ترجمه فارسی مقاله ردیابی نشت حریم خصوصی مدل های زبان به داده های آموزشی از طریق توابع نفوذ تنظیم شده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Tracing Privacy Leakage of Language Models to Training Data via Adjusted Influence Functions
عنوان مقاله به فارسی ردیابی نشت حریم خصوصی مدل های زبان به داده های آموزشی از طریق توابع نفوذ تنظیم شده
نویسندگان Jinxin Liu, Zao Yang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 15
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Computation and Language,Cryptography and Security,یادگیری ماشین , محاسبات و زبان , رمزنگاری و امنیت ,
توضیحات Submitted 5 September, 2024; v1 submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 5 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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.

🎯 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

The responses generated by Large Language Models (LLMs) can include sensitive information from individuals and organizations, leading to potential privacy leakage. This work implements Influence Functions (IFs) to trace privacy leakage back to the training data, thereby mitigating privacy concerns of Language Models (LMs). However, we notice that current IFs struggle to accurately estimate the influence of tokens with large gradient norms, potentially overestimating their influence. When tracing the most influential samples, this leads to frequently tracing back to samples with large gradient norm tokens, overshadowing the actual most influential samples even if their influences are well estimated. To address this issue, we propose Heuristically Adjusted IF (HAIF), which reduces the weight of tokens with large gradient norms, thereby significantly improving the accuracy of tracing the most influential samples. To establish easily obtained groundtruth for tracing privacy leakage, we construct two datasets, PII-E and PII-CR, representing two distinct scenarios: one with identical text in the model outputs and pre-training data, and the other where models leverage their reasoning abilities to generate text divergent from pre-training data. HAIF significantly improves tracing accuracy, enhancing it by 20.96% to 73.71% on the PII-E dataset and 3.21% to 45.93% on the PII-CR dataset, compared to the best SOTA IFs against various GPT-2 and QWen-1.5 models. HAIF also outperforms SOTA IFs on real-world pretraining data CLUECorpus2020, demonstrating strong robustness regardless prompt and response lengths.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پاسخ های ایجاد شده توسط مدل های بزرگ زبان (LLMS) می تواند شامل اطلاعات حساس افراد و سازمان ها باشد که منجر به نشت احتمالی حریم خصوصی می شود.این کار برای ردیابی نشت حریم خصوصی به داده های آموزش ، توابع (IFS) را تحت تأثیر قرار می دهد و از این طریق نگرانی های مربوط به حریم خصوصی مدل های زبان (LMS) را کاهش می دهد.با این حال ، ما متوجه می شویم که IFS فعلی برای برآورد دقیق تأثیر نشانه ها با هنجارهای شیب بزرگ تلاش می کند ، و به طور بالقوه تأثیر آنها را بیش از حد ارزیابی می کند.هنگام ردیابی تأثیرگذارترین نمونه ها ، این امر منجر به ردیابی مکرر به نمونه هایی با نشانه های هنجار شیب بزرگ می شود و حتی اگر تأثیرات آنها به خوبی تخمین زده شود ، تأثیرگذارترین نمونه ها را تحت الشعاع قرار می دهد.برای پرداختن به این مسئله ، ما پیشنهاد می کنیم اگر (HAIF) ، که وزن توکن ها با هنجارهای شیب بزرگ را کاهش می دهد ، به صورت اکتشافی تنظیم شود ، از این طریق دقت ردیابی را با تأثیرگذاری بیشترین نمونه ها بهبود می بخشد.برای ایجاد GroundTruth به راحتی برای ردیابی نشت حریم خصوصی ، ما دو مجموعه داده ، PII-E و PII-CR را می سازیم ، دو سناریو مجزا را نشان می دهیم: یکی با متن یکسان در خروجی های مدل و داده های قبل از آموزش و دیگری که در آن مدل ها از استدلال خود استفاده می کنندتوانایی های تولید متن واگرایی از داده های قبل از آموزش.HAIF به طور قابل توجهی دقت ردیابی را بهبود می بخشد و آن را با 20.96 ٪ به 73.71 ٪ در مجموعه داده PII-E و 3.21 ٪ تا 45.93 ٪ در مجموعه داده PII-CR ، در مقایسه با بهترین SOTA IFS در برابر مدل های مختلف GPT-2 و QWEN-1.5 افزایش می دهد.HAIF همچنین از SOTA IFS در داده های پیش بینی شده در دنیای واقعی CLUECORPUS2020 بهتر عمل می کند ، بدون در نظر گرفتن طول سریع و پاسخ ، استحکام قوی را نشان می دهد.

📚 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.

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.