差分隐私下的零冗余分布式学习

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用 DP-ZeRO 系统化解决可训练的巨大 DP 模型的问题，实现深度学习和大型模型的隐私保护训练。

使用预训练的语言模型、非标准化超参数和DP优化技术，在中等规模语料库上获得优于DP-trained模型的NLP模型。提出了内存节省技术来解决DP-SGD计算难题，成本与非隐私训练相当。

DP-SGD计算难题 DP优化技术 内存节省技术 非标准化超参数 预训练语言模型
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