Bilanz der Quelle: Eine neue Studie belegt, dass das Fine-Tuning großer Sprachmodelle mit differenzieller Privatsphäre (DP) unter gleichen Datenschutzbedingungen bessere Ergebnisse liefert als zuvor trainierte DP-Modelle. Dies wird durch spezifische Hyperparameter und eine speichereffiziente Clipping-Technik erreicht, die das Materialisieren von Gradienten pro Beispiel vermeidet.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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