Konsep Inti
大規模言語モデルのプライバシー保護プロンプトエンジニアリングを実現するためのDP-OPTの革新的な解決策。
Abstrak
ABSTRACT:
大規模言語モデル(LLMs)におけるプロンプトチューニングの重要性と、データプライバシーへの懸念。
DP-OPTによるクラウドモデルへのプライバシー保護プロンプト生成手法。
INTRODUCTION:
プロンプトエンジニアリングの効果とコスト効率性。
データ駆動型プロンプトチューニングの提案。
RELATED WORK:
離散的なプロンプトチューニングとその利点。
プロンプトチューニングにおける個人情報漏洩リスク。
METHOD:
DP-OPTアルゴリズムによるデータ機密性と情報プライバシー保護方法。
EXPERIMENTS:
DP-OPTによる異なるモデル間での転送可能性とパフォーマンス評価結果。
ABLATION STUDIES:
プライバシーと有用性のトレードオフを示すDP-OPTのテスト精度結果。
DISCUSSION AND CONCLUSION:
プロンプト生成時の個人情報漏洩例と、DP-OPTによる個人情報保護手法。
Statistik
提案されたフレームワークは、差分的な私的提示生成メカニズムを導入している。
DP-OPTは、異なるタスクやモデル間で高いパフォーマンスを示すことが示されている。