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实体 Sae Furukawa

Sae Furukawa

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  1. TOOL · CL_221136 ·

    新研究揭示微调LLM的隐私风险

    一篇新研究论文发表在arXiv上，探讨了大型语言模型监督微调（SFT）相关的隐私风险。研究人员证明，可以从使用专有数据集训练的模型中重建个人身份信息（PII），尤其是在医疗和法律等敏感领域。他们开发了一种名为COVA的新解码算法，该算法通过利用上下文知识和多轮交互来增强对手方恢复PII的能力，突显了SFT模型中显著的隐私泄露问题。