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Md Khalid Syfullah
Md Khalid Syfullah
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基于LLM的拆分学习可实现隐私保护的心理健康数据分析
研究人员开发了一种新颖的模式感知拆分学习框架，旨在实现跨不同机构的心理健康调查数据的隐私保护分析。该方法利用大型语言模型LLaMA-3.2-3B-Instruct作为共享语义编码器，以协调不同的调查模式。该框架对LLM进行分区，允许客户端在本地保留原始数据，同时将密集计算卸载到服务器，从而最大限度地减少客户端处理并确保数据隐私。所提出的方法在有限的训练数据下表现出强大的性能，平均ANLS达到0.708，并在大多数情况下优于联邦学习。
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新的隐私防御方法用于修剪视觉语言模型的视觉标记
研究人员开发了 QPriv-VL，一个旨在增强用于联邦学习等敏感应用的视觉语言模型（VLM）隐私的新框架。该系统在传输前智能地修剪视觉标记，从而降低数据传输成本并减少暴露私人信息的风险。QPriv-VL 使用动态阈值预测器（DTP），该预测器考虑问题相关性和特征敏感性，以选择性地保留重要的视觉数据，同时抑制潜在的敏感区域，在传输的标记少得多的情况下实现了具有竞争力的准确性。