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PrivBench
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PrivBench平台发布，旨在标准化文本到文本隐私化评估
研究人员推出PrivBench，一个旨在标准化自然语言处理中文本到文本隐私化技术评估的新基准测试平台。该平台旨在统一评估那些通过掩盖可识别信息将敏感输入文本转换为隐私化输出的方法。PrivBench采用模块化结构来评估各种期望属性，可扩展以适应未来更新，并包含一个公共排行榜以进行实时竞赛和评估。
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新的基准和微调数据提高了VLM的隐私意识
研究人员开发了新的方法来增强视觉语言模型（VLM）的隐私意识。他们引入了两个基准，PrivBench和PrivBench-H，旨在根据GDPR评估VLM对视觉隐私的理解。此外，还创建了一个名为PrivTune的精选指令微调数据集，以提高隐私敏感性。使用少量PrivTune数据对现有VLM进行微调，显著提高了它们在这些隐私基准上的性能，甚至超过了GPT-4，同时保持了它们的一般任务能力。