کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Large language models (LLMs) have shown considerable success in a range of domain-specific tasks, especially after fine-tuning. However, fine-tuning with real-world data usually leads to privacy risks, particularly when the fine-tuning samples exist in the pre-training data. To avoid the shortcomings of real data, developers often employ methods to automatically generate synthetic data for fine-tuning, as data generated by traditional models are often far away from the real-world pertaining data. However, given the advanced capabilities of LLMs, the distinction between real data and LLM-generated data has become negligible, which may also lead to privacy risks like real data. In this paper, we present an empirical analysis of this underexplored issue by investigating a key question: "Does fine-tuning with LLM-generated data enhance privacy, or does it pose additional privacy risks?" Based on the structure of LLM's generated data, our research focuses on two primary approaches to fine-tuning with generated data: supervised fine-tuning with unstructured generated data and self-instruct tuning. The number of successful Personal Information Identifier (PII) extractions for Pythia after fine-tuning our generated data raised over $20\%$. Furthermore, the ROC-AUC score of membership inference attacks for Pythia-6.9b after self-instruct methods also achieves more than $40\%$ improvements on ROC-AUC score than base models. The results indicate the potential privacy risks in LLMs when fine-tuning with the generated data.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدلهای بزرگ زبان (LLM) در طیف وسیعی از کارهای خاص دامنه ، به ویژه پس از تنظیم دقیق ، موفقیت قابل توجهی نشان داده اند.با این حال ، تنظیم دقیق با داده های دنیای واقعی معمولاً منجر به خطرات حریم خصوصی می شود ، به ویژه هنگامی که نمونه های تنظیم دقیق در داده های قبل از آموزش وجود دارند.برای جلوگیری از کاستی های داده های واقعی ، توسعه دهندگان اغلب از روش هایی برای تولید خودکار داده های مصنوعی برای تنظیم دقیق استفاده می کنند ، زیرا داده های تولید شده توسط مدل های سنتی اغلب دور از داده های مربوط به دنیای واقعی هستند.با این حال ، با توجه به قابلیت های پیشرفته LLMS ، تمایز بین داده های واقعی و داده های تولید شده توسط LLM ناچیز شده است ، که ممکن است منجر به خطرات حریم خصوصی مانند داده های واقعی شود.در این مقاله ، ما با بررسی یک سؤال کلیدی ، تجزیه و تحلیل تجربی از این موضوع نامشخص ارائه می دهیم: "آیا تنظیم دقیق با داده های تولید شده LLM باعث افزایش حریم خصوصی می شود ، یا آیا این خطرات اضافی حریم خصوصی را ایجاد می کند؟"بر اساس ساختار داده های تولید شده LLM ، تحقیقات ما بر دو رویکرد اصلی برای تنظیم دقیق با داده های تولید شده متمرکز شده است: تنظیم دقیق با داده های تولید شده بدون ساختار و تنظیم خود ساختار.تعداد استخراج های موفق شناسه اطلاعات شخصی (PII) برای Pythia پس از تنظیم دقیق داده های تولید شده ما که بیش از 20 $ \ $ جمع آوری شده است.علاوه بر این ، نمره ROC-AUC حملات استنباط عضویت برای Pythia-6.9b پس از روش های خودآگاهی نیز بیش از 40 دلار \ ٪ $ در نمره ROC-AUC نسبت به مدل های پایه به دست می آید.نتایج حاکی از خطرات احتمالی حفظ حریم خصوصی در LLM ها در هنگام تنظیم دقیق با داده های تولید شده است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
