怎样在LLM训练数据处理流程中实现差分隐私或匿名化?
在训练大型语言模型(LLM)时,数据泄露是一个核心风险。强大的模型往往会“记忆”训练集中的特定样本,导致敏感的个人信息(PII)被恶意重构或提取。为了解决这一问题,差分隐私随机梯度下降(Differential Private Stocha...
在训练大型语言模型(LLM)时,数据泄露是一个核心风险。强大的模型往往会“记忆”训练集中的特定样本,导致敏感的个人信息(PII)被恶意重构或提取。为了解决这一问题,差分隐私随机梯度下降(Differential Private Stocha...
简介:差分隐私与Opacus 在模型训练中保护用户数据隐私是AI基础设施面临的关键挑战。差分隐私(Differential Privacy, DP)提供了一种量化的、数学上可证明的隐私保护机制。实现DP-SGD(Differentially...