Underestimation of Privacy Risks for Minority Groups in the Adversarial Learning of Large Language Models

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内容提要

本文探讨了大语言模型反学习中少数群体隐私风险被低估的问题,提出了新的评估框架,指出现有方法的缺陷,并通过实验验证了少数群体面临至少20%的隐私泄露风险,为公平评估提供了基础。

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