📌 Статья Google Research предлагает метод генерации синтетических данных с использованием дифференциально приватного вывода LLM, чтобы исключить утечки информации из исходного датасета.

Вот ключевые аспекты:

🎯 Цель
Создание синтетических данных, которые:

Сохраняют полезные статистические свойства оригинальных данных.

Гарантируют, что исходные данные нельзя восстановить из сгенерированных образцов.

🔧 Метод
Дифференциально приватный инференс:

Во время генерации текста LLM к выходным распределениям токенов добавляется шум (например, через механизм Гаусса).

Это гарантирует, что наличие/отсутствие отдельного примера в обучающих данных не влияет на результат.

Контроль приватности:

Параметры ε (эпсилон) и δ (дельта) задают уровень приватности.

Чем меньше ε, тем выше защита (например, ε=1–5).

Адаптация под LLM:
Оптимизация добавления шума для сохранения качества текста (согласованность, грамматика).

Использование калибровки шума в зависимости от чувствительности модели к входным данным.

🚀 Технические детали
Механизм шума: Шум добавляется к логам вероятностей модели перед выборкой токена.

Усечение градиентов: Для ограничения влияния отдельных примеров на обучение (если модель дообучается).

Аггрегирование запросов: Группировка запросов к модели для минимизации утечек через множественные обращения.

📊 Результаты
Качество данных: Синтетические данные сохраняют практическую применимость (например, для обучения downstream-моделей).

Приватность: Гарантируется формальная защита (ε < 5) без значительной деградации качества.

🛠 Применение
Обучение моделей на конфиденциальных данных (медицина, финансы).

Тестирование алгоритмов без доступа к реальным данным.

Совместное использование данных между организациями без риска утечек.

⚖️ Компромиссы
Качество vs. приватность: Чем ниже ε, тем хуже качество текста.

Вычислительные затраты: Добавление шума и проверка приватности увеличивают время инференса.

Итог:
Подход Google позволяет использовать LLM как «дифференциально приватный генератор», что открывает путь к этичному использованию ИИ в sensitive-доменах. Это прорыв в балансировке между полезностью данных и защитой приватности.

Читать

Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

📌 Статья Google Research предлагает метод генерации синтетических данных с использованием дифференциально приватного вывода LLM, чтобы исключить утечки информации из исходного датасета.

Вот ключевые аспекты:

🎯 Цель
Создание синтетических данных, которые:

Сохраняют полезные статистические свойства оригинальных данных.

Гарантируют, что исходные данные нельзя восстановить из сгенерированных образцов.

🔧 Метод
Дифференциально приватный инференс:

Во время генерации текста LLM к выходным распределениям токенов добавляется шум (например, через механизм Гаусса).

Это гарантирует, что наличие/отсутствие отдельного примера в обучающих данных не влияет на результат.

Контроль приватности:

Параметры ε (эпсилон) и δ (дельта) задают уровень приватности.

Чем меньше ε, тем выше защита (например, ε=1–5).

Адаптация под LLM:
Оптимизация добавления шума для сохранения качества текста (согласованность, грамматика).

Использование калибровки шума в зависимости от чувствительности модели к входным данным.

🚀 Технические детали
Механизм шума: Шум добавляется к логам вероятностей модели перед выборкой токена.

Усечение градиентов: Для ограничения влияния отдельных примеров на обучение (если модель дообучается).

Аггрегирование запросов: Группировка запросов к модели для минимизации утечек через множественные обращения.

📊 Результаты
Качество данных: Синтетические данные сохраняют практическую применимость (например, для обучения downstream-моделей).

Приватность: Гарантируется формальная защита (ε < 5) без значительной деградации качества.

🛠 Применение
Обучение моделей на конфиденциальных данных (медицина, финансы).

Тестирование алгоритмов без доступа к реальным данным.

Совместное использование данных между организациями без риска утечек.

⚖️ Компромиссы
Качество vs. приватность: Чем ниже ε, тем хуже качество текста.

Вычислительные затраты: Добавление шума и проверка приватности увеличивают время инференса.

Итог:
Подход Google позволяет использовать LLM как «дифференциально приватный генератор», что открывает путь к этичному использованию ИИ в sensitive-доменах. Это прорыв в балансировке между полезностью данных и защитой приватности.

Читать

hottg.com/machinelearning_books/963

2.1K viewsMar 19 at 17:03