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差分隐私学习需要更好的模型初始化和自我蒸馏
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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
本研究提出DPRefine方法，解决差分隐私随机梯度下降在语言模型训练中的效用和质量下降问题。通过数据合成、私有数据微调和自我蒸馏，DPRefine有效减少语言错误，展示了隐私保护语言模型的潜力。
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关键要点
- 本研究提出DPRefine方法，解决差分隐私随机梯度下降在语言模型训练中的效用和质量下降问题。
- DPRefine方法包括三个阶段：数据合成、私有数据微调和自我蒸馏。
- 通过小型预训练语言模型的数据合成进行初始化。
- 在私有数据上进行差分隐私微调，以改善模型性能。
- 自我蒸馏用于进一步提升输出质量。
- 研究表明，DPRefine有效减少语言错误，降低常见的语法和拼写错误。
- DPRefine在所有数据集中78.4%的案例中被优选，展示了隐私保护语言模型的潜力。
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