تطبيق الخصوصية التفاضلية في ضبط نماذج اللغات الكبيرة: الموازنة بين الفائدة وضمانات الخصوصية
أحدثت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ثورة في معالجة اللغات الطبيعية، لكنها تحمل مخاطر كبيرة تتعلق بتسرب الخصوصية. عند ضبط نموذج أساسي على بيانات خاصة أو حساسة، فإنك تعرض تلك البيانات لخطر الاستخراج.