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朝着生物学上合理且私密的基因表达数据生成
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了数据驱动产品和服务中的隐私问题，并提出了一种利用差分隐私的生成式语言模型的方法，以生成有用的合成文本并缓解隐私问题。经实证分析证明该方法产生的合成数据在实用性上与非私有对应物相当竞争，并提供了强大的隐私保护措施。
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关键要点
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本文讨论了数据驱动产品和服务中的隐私问题。
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提出了一种利用差分隐私的生成式语言模型的方法。
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该方法旨在生成有用的合成文本并缓解隐私问题。
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经过实证分析，证明该方法产生的合成数据在实用性上与非私有对应物相当竞争。
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该方法提供了强大的隐私保护措施。
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