本文评估了大型语言模型在自然语言生成任务中的用户级差分隐私保护设计，探讨了群体隐私和用户级 DP-SGD 机制。提出的 ewtune 框架优化了隐私与效用的平衡，并展示了隐私保护算法 UeDP-Alg 在多个任务中优于基准方法。研究揭示了差分隐私技术在模型泛化能力与隐私保护之间的权衡。