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Eli Chien
Eli Chien
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MAPLE框架增强LLM隐私-效用权衡
研究人员开发了MAPLE（元数据增强的私有语言演化），一个旨在改善微调大型语言模型（LLM）中隐私-效用权衡的新颖框架。MAPLE解决了高度专业化领域合成数据生成的初始化挑战，现有方法（如Private Evolution, PE）在该领域常导致收敛性差和API调用浪费。通过提取差分隐私（DP）的表格元数据并利用上下文学习，MAPLE能更有效地将合成数据分布锚定在目标领域。评估表明，与基线PE相比，MAPLE实现了更好的隐私-效用、更…
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研究人员为 DP 零阶优化开发了新颖的隐私放大方法
研究人员开发了一种新颖的差分隐私零阶优化方法，该技术对于在遵守隐私和内存限制的同时对大型语言模型进行微调至关重要。现有的通过迭代进行隐私放大 (PABI) 分析对于一阶方法是有效的，但由于各向异性噪声注入，不直接适用于零阶方法。这项新工作引入了一种混合噪声机制和独特的耦合分析，为零阶优化建立了第一个收敛的隐藏状态 DP 界限，有望带来改进的算法设计。