Введение
Системы каскадов, сохраняющие конфиденциальность, для улучшения производительности моделей машинного обучения
Концепция каскадов стала ключевой для больших языковых моделей (LLM), чтобы обращаться за помощью к удаленным моделям, не нарушая конфиденциальность. Этот подход обеспечивает высокую производительность задачи при снижении затрат на вывод.
Проблемы конфиденциальности
Традиционные системы каскадов лишены защиты конфиденциальности, возникают опасения относительно раскрытия чувствительных данных удаленным моделям, что подрывает конфиденциальность и доверие пользователей.
Предлагаемая методология
Исследователи из Google AI представили новую методологию, использующую методы сохранения конфиденциальности в системах каскадов, обеспечивая безопасные запросы к удаленным моделям без раскрытия чувствительной информации.
Основной метод и результаты
Предложенный метод позволяет локальной модели описывать свою проблему удаленной модели без передачи данных, что демонстрирует улучшение производительности задачи при минимизации рисков конфиденциальности.
Метрики конфиденциальности
Исследование вводит метрики утечки сущности и утечки сопоставления для количественной оценки эффективности методов сохранения конфиденциальности, показывая многообещающие результаты в сохранении конфиденциальности.
Заключение
Это исследование представляет новаторский подход к использованию систем каскадов в машинном обучении, решая важную проблему конфиденциальности и демонстрируя многообещающие результаты в снижении рисков конфиденциальности и улучшении производительности задач.
Практическое решение в области искусственного интеллекта
Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействиями на всех этапах путешествия клиента.
Ссылки:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Исследователи из Google AI разрабатывают системы каскадов с сохранением конфиденциальности для улучшения производительности моделей машинного обучения
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
