Diferencijalno privatna strojno učenje na velikoj razini s JAX-Privacy

Google DeepMind i Google Research su objavili JAX-Privacy 1.0, biblioteku za diferencijalno privatno strojno učenje na performantnoj računarskoj biblioteci JAX. Brzi linkovi: GitHub

Od personaliziranih preporuka do znanstvenih napretaka, AI modeli poboljšavaju životne standarde i transformiraju industrije. Ali utjecaj i točnost tih AI modela često ovisi o kvalitetu podataka koje koriste. Velike, visoko kvalitetne skupove podataka potrebni su za razvoj točnih i reprezentativnih AI modela, ali moraju se koristiti na načine koji štite individualnu privatnost. Upravo tu dolaze JAX i JAX-Privacy. Uveden 2020. godine, JAX je performantna biblioteka za numeričke izračune dizajnirana za velikorazmjerno strojno učenje (ML). Njene osnovne značajke, uključujući automatsko diferenciranje, kompilaciju u realnom vremenu i bezbrižno skaliranje na više akceleratora, čine ga idealnom platformom za izgradnju i treniranje složenih modela učinkovito. JAX je postao temelj za istraživače i inženjere koji istraju granice AI-a. Njegov okruženje uključuje robustan skup biblioteka specifičnih za domenu, uključujući Flax, koji pojednostavljuje implementaciju arhitektura neuronskih mreža, i Optax, koji implementira najsavremenije optimizatore. Građen na JAX-u, JAX-Privacy je robustan alat za izgradnju i reviziju diferencijalno privatnih modela. Omogućuje istraživačima i razvijateljima da brzo i učinkovito implementiraju diferencijalno privatne (DP) algoritme za treniranje dubokih modela učenja na velikim skupovima podataka, a pruža osnovne alate za integraciju privatnog treniranja u moderne distribucijske radne tokove.

Originalna verzija JAX-Privacy uvedena je 2022. godine kako bi vanjski istraživači mogli reprodukovati i validirati neke od naših napretaka u privatnom treniranju. Od tada se razvila u centar gdje timovi istraživanja širom Googlea integriraju svoje nove uvidove u DP treniranje i algoritme za reviziju. Danas smo ponosni da objavljujemo JAX-Privacy 1.0. Integrirajući najnovija istraživačka otkrića i preuređeni za modularnost, ova nova verzija čini lakim za istraživače i razvijatelje da grade DP trenirane kanale koji kombiniraju najsavremenije DP algoritme s skalabilnošću pruženom od JAX-a.

Kako smo došli do ovoga: Potreba za JAX-Privacy

Godinama, istraživači su se okrenuli DP kao zlatnom standardu za kvantificiranje i ograničavanje privatnosti. DP garantira da je izlaz algoritma gotovo isti bez obzira da li pojedinac (ili primjer) uključen u skup podataka. Dok je teorija DP dobro utemeljena, njena praktična implementacija u velikorazmjernom ML može biti izazov. Najčešći pristup, diferencijalno privatni stohastički gradijentni spust (DP-SGD), zahtijeva prilagođene postupke grupiranja, klipiranje gradijenta po primjeru i dodavanje pažljivo kalibriranog šuma. Ovaj proces je računski intenzivan i može biti teško implementirati ispravno i učinkovito, posebno na razini modernih osnovnih modela. JAX-Privacy omogućuje istraživačima i razvijateljima da treniraju i finetune osnovne modele na privatnim podacima koristeći najsavremenije diferencijalno privatne algoritme na skalabilan i učinkovit način zahvaljujući svojim osnovnim blokovima za klipiranje gradijenta i generiranje koreliranog šuma, oba koja djeluju učinkovito u distribucijskim okruženjima. Postojeći okviri napredovali su, ali često padaju u skalabilnosti ili fleksibilnosti. Naš rad neprestano je isticao granice privatnog ML-a, od pionirskih novih DP algoritama do razvoja sofisticiranih tehnika za reviziju. Potrebovali smo alat koji može pratiti naš istraživački rad – biblioteku koja nije samo točna i učinkovita, nego i dizajnirana od temelja da rukuje paralelizmom i složenošću najsavremenijih modela. Funkcionalni paradigma JAX-a i moćne transformacije, kao što su vmap (za automatsku vektoricu) i shard_map (za paralelizam jednog programa s više podataka), pružile su jaku osnovu. Gradeći na JAX-u, mogli smo stvoriti biblioteku koja je spremna za paralelizam iz korijena, podržavajući treniranje velikorazmjernih modela na više akceleratora i superračunala. JAX-Privacy je vrhunac tog napora, testirana biblioteka koja je podupirala unutarnje proizvodne integracije i sada se dijeli s širom zajednicom.

Što JAX-Privacy pruža

JAX-Privacy pojednostavljuje složenosti DP pružajući skup pažljivo inženjeriranih komponenti:

Osnovni blokovi: Biblioteka nudi točne i učinkovite implementacije osnovnih DP primitiva, uključujući klipiranje gradijenta po primjeru, dodavanje šuma i konstrukciju podataka u grupi. Ove komponente omogućuju razvijateljima da grade poznate algoritme kao što su DP-SGD i DP-FTRL.

Automatsko diferenciranje: JAX-Privacy koristi automatsko diferenciranje za efikasno izračunavanje gradijenata, što je ključno za treniranje modela. Ovo omogućuje da se modeli treniraju na velikim skupovima podataka bez gubitka točnosti.

Podrška za distribuciju: JAX-Privacy je dizajniran za rad u distribucijskim okruženjima, što ga čini idealnim za treniranje velikorazmjernih modela. Podržava paralelno treniranje na više akceleratora i superračunala.

Revizija i auditiranje: JAX-Privacy pruža alate za reviziju i auditiranje modela, što je ključno za osiguravanje da modeli zadovoljavaju standarde privatnosti. Ovo omogućuje da se modeli treniraju na velikim skupovima podataka bez rizika od izlaganja privatnih podataka.

Primjeri uporabe

JAX-Privacy je već korišten u raznim primjenama, uključujući:

– Treniranje modela za prepoznavanje govora na privatnim podacima
– Finetuning osnovnih modela za prirodni jezik na privatnim podacima
– Treniranje modela za prepoznavanje slika na privatnim podacima

Zaključak

JAX-Privacy je revolucionaran alat za diferencijalno privatno strojno učenje na velikoj razini. Omogućuje istraživačima i razvijateljima da brzo i učinkovito implementiraju diferencijalno privatne algoritme za treniranje dubokih modela učenja na velikim skupovima podataka. Podržava paralelno treniranje na više akceleratora i superračunala, što ga čini idealnim za treniranje velikorazmjernih modela. JAX-Privacy pruža alate za reviziju i auditiranje modela, što je ključno za osiguravanje da modeli zadovoljavaju standarde privatnosti. Uvjerite se u JAX-Privacy i otkrijte kako možete koristiti ovu revolucionarnu biblioteku za svoje projekte.

Česta pitanja

Koji su preduslovi za korištenje JAX-Privacy?

JAX-Privacy je dizajniran za rad s JAX-om, pa je potrebno imati osnovno znanje o JAX-u. Također, korisnici trebaju biti upoznati s diferencijalnom privatnošću i njene primjene u strojnom učenju.

Može li JAX-Privacy biti korišten za treniranje modela na javnim podacima?

JAX-Privacy je prvenstveno dizajniran za treniranje modela na privatnim podacima. Međutim, može se koristiti i za treniranje modela na javnim podacima, ali to neće pružiti dodatne prednosti u privatnosti.

Koliko je skalabilan JAX-Privacy?

JAX-Privacy je dizajniran za rad na velikoj razini, podržavajući paralelno treniranje na više akceleratora i superračunala. Može se koristiti za treniranje velikorazmjernih modela na velikim skupovima podataka.

Može li JAX-Privacy biti korišten za treniranje modela na grafičkim karticama?

JAX-Privacy podržava treniranje modela na grafičkim karticama, ali je prvenstveno dizajniran za rad na superračunalima. Može se koristiti i za treniranje modela na grafičkim karticama, ali to neće pružiti iste performanse kao na superračunalima.

Koliko je lako naučiti JAX-Privacy?

JAX-Privacy ima dobro dokumentiran API i pruža mnoge primjere i tutorijale koji mogu pomoći korisnicima da nauče kako koristiti biblioteku. Međutim, korisnici trebaju imati osnovno znanje o diferencijalnoj privatnosti i njene primjene u strojnom učenju.