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  1. RESEARCH · CL_93561 ·

    新的MIXGUARD框架增强了LLM分体式学习的隐私保护

    研究人员推出了一种名为MIXGUARD的新框架，旨在增强大型语言模型（LLM）分体式学习中的隐私保护。该方法采用令牌级和表示级混淆，以及自适应梯度扰动，以在防止数据泄露给服务器的同时保持学习信号。实验表明，MIXGUARD实现了与非分体式训练相当的效用，并提供了更优越的隐私保护，抵御重构攻击。