BriefGPT - AI 论文速递
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使用用户级差分隐私对大型语言模型进行微调
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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。提出了内存节省技术解决大型Transformers上的计算难题。
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关键要点
- 使用预训练的语言模型结合DP优化技术，能够在中等规模的语料库上超越强基线模型。
- 提出了内存节省技术，解决大型Transformers上运行DP-SGD的计算难题。
- 该技术允许在DP-SGD中运行clip，而无需实例化每个样本的梯度，成本与非隐私训练相当。
- 运行时间开销适度，提升了计算效率。
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