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The Prospects and Risks of Collaborative Code Generation Models: Balancing Effectiveness and Memorization
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了协作训练在代码生成中的有效性及记忆化挑战，发现联邦学习在保护数据隐私的同时，能与集中训练相媲美，但推理阶段仍存在数据泄露风险。建议优化多源数据集以促进跨组织合作。
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关键要点
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本研究探讨了协作训练在代码生成中的有效性和数据记忆化的挑战。
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研究表明，联邦学习在保护数据隐私的同时，能够与集中训练相媲美。
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推理阶段仍存在数据泄露风险，需引起重视。
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建议优化多源数据集，以促进跨组织合作。
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