Enhanced Differential Privacy Alignment Algorithm for Language Models

本研究解决了大型语言模型对齐过程中存在的隐私问题，提出了创新的隐私保护对齐算法，并严格分析其在不同隐私预算和模型上的有效性。研究表明，所提算法DP-AdamW结合直接偏好优化(DPO)在中等隐私预算下提升了对齐质量达15%，为优化隐私保障与对齐效率之间的权衡提供了实用指南。

本研究提出了一种创新的隐私保护对齐算法DP-AdamW，旨在解决大型语言模型对齐中的隐私问题。在中等隐私预算下，该算法结合直接偏好优化(DPO)，使对齐质量提升15%，为隐私保护与对齐效率的平衡提供了实用指导。

DP-AdamW algorithm models 大型语言模型 对齐算法 直接偏好优化 隐私保护
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。
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