通过平坦性实现大型语言模型的隐私保护微调
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在我们的研究中，我们揭示了 Differential Privacy（DP）技术在处理 Large Language Models（LLMs）的隐私和泛化之间的权衡中，DP 训练模型的损失平面的平坦程度起到了关键作用。我们进一步提出了一个全面的框架来强制执行适当的权重平坦度，从而大幅提高模型的泛化能力并保持竞争性的隐私保护。
研究人员揭示了Differential Privacy（DP）技术在处理Large Language Models（LLMs）时的权衡隐私和泛化关系。他们提出了一个框架来强制执行适当的权重平坦度，以提高模型的泛化能力并保持隐私保护。
