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加密 Fine-tuning 变压器：使用完全同态加密
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
设计隐私保护深度学习模型是挑战，同态加密是有前景的方法，可以解耦模型和数据所有者。研究者使用多项式变换器示例，展示了使用同态加密进行安全推断的可行性。他们在WikiText-103上进行了隐私保护的推断，并在CIFAR-100和Tiny-ImageNet上进行了图像分类。模型结果与传统方法相当，填补了变换器之间的差距，突出了同态加密的可行性。他们还评估了模型的稳定性，并进行了消融实验。
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关键要点
- 设计隐私保护深度学习模型是深度学习社区的主要挑战。
- 同态加密是实现模型所有者和数据所有者解耦的有前景的方法。
- 研究者引入了第一个多项式变换器，并展示了使用同态加密进行安全推断的示例。
- 研究包括为同态加密量身定制的变换器架构和运算符转换的新方法。
- 在WikiText-103上进行了隐私保护的推断，并在CIFAR-100和Tiny-ImageNet上进行了图像分类。
- 模型结果与传统方法相当，填补了与相似规模的变换器之间的性能差距。
- 研究突出了同态加密在最先进应用中的可行性。
- 评估了模型的稳定性，并进行了消融实验以量化每个模型组件的贡献。
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