大规模语言模型精调中的隐私：攻击、防御与未来方向

本研究针对在大规模语言模型精调过程中出现的隐私挑战，分析了多种隐私攻击的脆弱性，包括成员推断、数据提取和后门攻击。文章还评估了差分隐私、联邦学习和知识遗忘等隐私保护机制的效果和局限性，并提出未来的研究方向，以推动隐私保护方法在大规模语言模型精调中的发展，促进其在多种应用中的负责任使用。