Differentiell privates Next-Token-Vorhersageprotokoll für große Sprachmodelle

核心概念

Ein privates Vorhersageprotokoll, das praktische Next-Token-Vorhersagen durch Projektion der Ausgabeverteilungen eines Ensembles von fein abgestimmten großen Sprachmodellen auf eine Menge um die Ausgabeverteilung eines öffentlichen Sprachmodells ermöglicht und dabei eine stärkere Datenschutzgarantie als die Ebene der Einzelstichprobe bietet.

要約

Der Artikel stellt ein differentiell privates Vorhersageprotokoll namens PMixED vor, das praktische Next-Token-Vorhersagen für große Sprachmodelle ermöglicht.

In der ersten Phase wird ein Ensemble von fein abgestimmten Sprachmodellen erstellt, indem ein vortrainiertes Modell auf paarweise disjunkten Teilmengen eines privaten Datensatzes fein abgestimmt wird. In der zweiten Phase wird bei einer Abfrage eine Teilmenge des Ensembles ausgewählt und die Ausgabeverteilung jedes ausgewählten Modells auf eine Menge um die Ausgabeverteilung eines öffentlichen Modells projiziert. Anschließend werden diese projizierten Verteilungen gemittelt und daraus ein Token abgetastet.

PMixED bietet eine stärkere Datenschutzgarantie als die Ebene der Einzelstichprobe, indem es Differenzielle Privatsphäre auf Gruppenebene erreicht. Außerdem ist es effizienter als differentiell privates Training, da es den Datenschutz erst bei der Vorhersage und nicht während des Trainings gewährleistet. Die Experimente zeigen, dass PMixED eine bessere Leistung als differentiell privates Training erzielt.

統計

Die Größe des Ensembles N hat einen Einfluss auf die Leistung, wobei größere Ensembles mit mehr Trainingsepochs zu besserer Leistung führen.
Ein größeres Abfragebudget T führt nur zu einer geringfügigen Verschlechterung der Leistung.
Ein kleineres Datenschutzbudget ϵG führt dazu, dass sich die Leistung von PMixED der des vortrainierten Modells annähert.

引用

"Ensuring the privacy of Large Language Mod-els (LLMs) is becoming increasingly important."
"DP-SGD requires longer training times and larger memory requirements than SGD, while overestimating an adversary's capa-bilities in having white box access to the model."
"PMixED is more lightweight than DP-SGD in that it is model agnostic, instead pro-viding differential privacy at prediction rather than during training."

抽出されたキーインサイト

Differentially Private Next-Token Prediction of Large Language Models

by James Flemin... 場所 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15638.pdf

深掘り質問

Wie könnte PMixED erweitert werden, um auch Decodierungsstrategien wie Top-k oder Top-p Sampling zu unterstützen, ohne dass dies zu zusätzlichen Datenschutzverlusten führt

Um PMixED zu erweitern, um Decodierungsstrategien wie Top-k oder Top-p Sampling zu unterstützen, ohne zusätzliche Datenschutzverluste zu verursachen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre, die RD-Mollifiers in PMixED anzupassen, um die Projektionen der Verteilungen entsprechend zu berücksichtigen. Durch die Integration von Mechanismen, die die Wahrscheinlichkeitsverteilung gezielt beeinflussen, könnte PMixED so modifiziert werden, dass es auch mit anderen Decodierungsstrategien kompatibel ist. Dies würde eine Anpassung der Optimierungsschritte erfordern, um sicherzustellen, dass die Datenschutzgarantien weiterhin eingehalten werden, während die Leistung verbessert wird.

Wie könnte PMixED für den Einsatz in Anwendungen mit Benutzerebenen-Datenschutz angepasst werden

Um PMixED für den Einsatz in Anwendungen mit Benutzerebenen-Datenschutz anzupassen, könnte eine Feinabstimmung der Gruppeneinteilung vorgenommen werden. Durch die Definition von virtuellen Benutzergruppen, die jeweils einem bestimmten Datensatz zugeordnet sind, könnte PMixED auf eine genauere Datenschutzstufe eingestellt werden. Dies würde es ermöglichen, die Datenschutzgarantien auf Benutzerebene zu stärken und die Privatsphäre der einzelnen Benutzer besser zu schützen. Durch die Anpassung der Gruppeneinteilung könnte PMixED flexibler gestaltet werden und eine präzisere Kontrolle über den Datenschutz bieten.

Wie könnte PMixED so erweitert werden, dass es eine ähnliche Leistung wie differentiell privates Training erreicht, ohne die Nachteile von DP-SGD zu haben

Um PMixED so zu erweitern, dass es eine ähnliche Leistung wie differentiell privates Training erreicht, ohne die Nachteile von DP-SGD zu haben, könnte eine Kombination aus verschiedenen Techniken in Betracht gezogen werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von fortschrittlichen Optimierungsalgorithmen, die die Effizienz des Trainings verbessern und die Datenschutzgarantien aufrechterhalten. Durch die Nutzung von innovativen Ansätzen zur Modellanpassung und -optimierung könnte PMixED eine höhere Leistung erzielen, ohne die Einschränkungen von DP-SGD zu haben. Darüber hinaus könnte die Integration von weiteren Datenschutzmechanismen und -techniken die Gesamtleistung von PMixED verbessern und die Datenschutzgarantien weiter stärken.