Pre-trained Large Language Models (LLMs) are an integral part of modern AI that have led to breakthrough performances in complex AI tasks. Major AI companies with expensive infrastructures are able to develop and train these large models with billions and millions of parameters from scratch. Third parties, researchers, and practitioners are increasingly adopting these pre-trained models and fine-tuning them on their private data to accomplish their downstream AI tasks. However, it has been shown that an adversary can extract/reconstruct the exact training samples from these LLMs, which can lead to revealing personally identifiable information. The issue has raised deep concerns about the privacy of LLMs. Differential privacy (DP) provides a rigorous framework that allows adding noise in the process of training or fine-tuning LLMs such that extracting the training data becomes infeasible (i.e., with a cryptographically small success probability). While the theoretical privacy guarantees offered in most extant studies assume learning models from scratch through many training iterations in an asymptotic setting, this assumption does not hold in fine-tuning scenarios in which the number of training iterations is significantly smaller. To address the gap, we present \ewtune, a DP framework for fine-tuning LLMs based on Edgeworth accountant with finite-sample privacy guarantees. Our results across four well-established natural language understanding (NLU) tasks show that while \ewtune~adds privacy guarantees to LLM fine-tuning process, it directly contributes to decreasing the induced noise to up to 5.6\% and improves the state-of-the-art LLMs performance by up to 1.1\% across all NLU tasks. We have open-sourced our implementations for wide adoption and public testing purposes.


翻译:预训练的大型语言模型(LLMs)是现代人工智能的重要组成部分,取得了在复杂AI任务中的突破性性能。拥有昂贵基础设施的主要人工智能公司能够从头开始构建和训练这些具有数十亿和数百万个参数的大型模型。第三方、研究者和实践者可以采用这些预训练的模型,并在其私有数据上对其进行微调以完成其下游AI任务。然而,已经证明,攻击者可以从这些LLMs中提取/重构出完全的训练样本,这可能导致透露个人身份信息的风险。这个问题引起了对LLMs隐私性的深刻关注。差分隐私(DP)提供了一个严格的框架,允许在训练或精调LLMs的过程中添加噪声,使得提取训练数据变得不可行(即以密码术小的成功概率)。虽然大多数现有研究提供的理论隐私保证假定在一个渐近的设置中从头学习模型经历多次训练迭代,但这种假设在许多细调场景中是不成立的,因为训练迭代的次数显著减少。为了填补这个空白,我们提出了一个基于EdgeWorth会计师和有限样本隐私保证的DP细调LLMs框架——\texttt{EW-Tune}。我们在四个广泛接受的自然语言理解(NLU)任务上表明,\texttt{EW-Tune}不仅为LLMs细调过程添加了隐私保证,还直接降低了产生的噪声,最高可达5.6%,在所有NLU任务中提高了最先进的LLMs表现高达1.1%。我们开源了我们的实现,以进行广泛的采用和公共测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
69+阅读 · 2023年3月31日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
预训练语言模型fine-tuning近期进展概述
专知会员服务
37+阅读 · 2021年4月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
论文浅尝 | Language Models (Mostly) Know What They Know
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年11月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月9日
VIP会员
相关资讯
论文浅尝 | Language Models (Mostly) Know What They Know
开放知识图谱
0+阅读 · 2022年11月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员