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Enhanced Differential Privacy Alignment Algorithm for Language Models
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内容提要
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。
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关键要点
- 本研究提出了一种创新的隐私保护对齐算法DP-AdamW。
- 该算法旨在解决大型语言模型对齐中的隐私问题。
- 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15%。
- 研究为隐私保护与对齐效率的平衡提供了实用指导。
- 研究严格分析了算法在不同隐私预算和模型上的有效性。
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