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规模化大型语言模型微调的差分隐私零阶方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
使用预训练的语言模型和DP优化技术，在中等规模的语料库上获得胜过强基线和同一隐私预算下的NLP模型。同时提出了一种内存节省技术来解决大型Transformers上的计算难题。
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关键要点
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使用预训练的语言模型和非标准化超参数结合DP优化技术。
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在中等规模的语料库上获得胜过强基线的NLP模型。
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提出了一种内存节省技术以解决大型Transformers上的计算难题。
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该技术使得DP-SGD运行时无需实例化每个样本的梯度，成本与非隐私训练相当。
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