Sintetičke i federirane: Zaštita privatnosti domene s LLMs za mobilne…

U svijetu umjetne inteligencije, posebno u kontekstu mobilnih aplikacija, zaštita privatnosti korisnika postaje sve važnija. Novi pristupi, kao što su sintetičke i federirane metode, pružaju rješenja koja poboljšavaju performanse modela jezika (LLMs) bez ugrožavanja podataka korisnika. U ovom članku, istražit ćemo kako sintetičke i federirane tehnike mogu poboljšati korisničko iskustvo u mobilnim aplikacijama poput Google Gboard-a.

Uvod u sintetičke i federirane metode

Sintetičke i federirane metode predstavljaju revoluciju u treniranju modela jezika. Sintetičke podatke generiraju velike jeziku modeli (LLMs) koji mogu imitirati korisničke podatke bez rizika od memoriranja. Ove podatke se zatim mogu koristiti za treniranje modela, što pojednostavljuje proces treniranja modela s zaštitom privatnosti. Federirane metode, poput federiranog učenja (FL) s diferencijalnom privatnošću (DP), omogućuju treniranje modela bez direktnog pristupa korisničkim podacima, što dodatno štiti privatnost.

Praktična primjena sintetičkih i federiranih metoda

Poboljšanje korisničkog iskustva s Gboard-om

Google Gboard koristi kombinaciju malih i velikih modela jezika (LLMs) kako bi poboljšao korisničko iskustvo za milijarde korisnika. Mali modeli jezika podržavaju osnovne funkcije poput tipkanja klizanjem, predviđanja sljedeće riječi (NWP), pametnog sastavljanja i predviđanja, dok veliki modeli jezika podržavaju napredne funkcije poput ispravljanja grešaka.

Zaštita privatnosti u treniranju modela

Naš 2024. blog objavio je najbolje prakse zaštite privatnosti prilikom treniranja korisničkih podataka kako bi se mali modeli jezika prilagodili domeni mobilnog tipkanja. Federirano učenje (FL) s diferencijalnom privatnošću (DP) primjenjuje se tako da se korisnički podaci na uređaju imaju samo minimalno izlaganje tijekom treniranja i ne memoriraju se od strane treniranih modela. Pretreniranje na web-podacima poboljšava performanse privatnog post-treniranja, omogućujući implementaciju korisničke razine DP u proizvodnji.

Nove tehnike i algoritmi

BLT-DP-FTRL algoritam

Novi DP algoritam, BLT-DP-FTRL, pruža jaku ravnotežu između privatnosti i korisnosti, te je lako implementirati u proizvodnji. Ovaj algoritam je ključan za poboljšanje performansi malih i velikih modela jezika u mobilnim aplikacijama.

SI-CIFG arhitektura modela

Adoptirali smo SI-CIFG arhitekturu modela za efikasno treniranje na uređaju i kompatibilnost s DP. Ova arhitektura omogućuje poboljšanje performansi modela jezika bez ugrožavanja privatnosti korisnika.

Sintetičke podatke za poboljšanje privatnog treniranja

Koristimo sintetičke podatke generirane javnim LLMs kako bismo poboljšali pretreniranje malih modela jezika koji su kasnije post-trenirani s DP i FL. Ovaj pristup uključuje pažljivo dizajnirane upite koji instruiraju LLMs da filtriraju velike javne skupove podataka kako bi odabrali tekst koji je karakterističan za tipkanje korisnika bez pristupa bilo kakvim privatnim korisničkim podacima.

Zaključak

Sintetičke i federirane metode predstavljaju važan korak naprijed u zaštiti privatnosti korisnika prilikom treniranja modela jezika. Ove tehnike omogućuju poboljšanje performansi modela bez ugrožavanja podataka korisnika, što je ključno za budućnost mobilnih aplikacija. Google Gboard je samo jedan primjer kako se ove metode mogu primijeniti u stvarnom svijetu, poboljšavajući korisničko iskustvo i istovremeno štiteći privatnost.

Česta pitanja

Kako sintetičke podatke generiraju LLMs?

Sintetičke podatke generiraju LLMs na temelju javno dostupnih podataka koristeći pažljivo dizajnirane upite koji instruiraju modele da imitiraju korisničke podatke bez memoriranja.

Kako federirano učenje štiti privatnost korisnika?

Federirano učenje štiti privatnost tako što trenira modele na korisničkim podacima koji se nalaze na njihovim uređajima, minimizirajući izlaganje podataka tijekom treniranja i spriječavajući memoriranje podataka od strane modela.

Koji su prednosti i nedostaci sintetičkih i federiranih metoda?

Prednosti sintetičkih i federiranih metoda uključuju poboljšanje performansi modela i zaštitu privatnosti korisnika. Nedostaci uključuju složenost implementacije i potencijalne izazove u kompatibilnosti s postojećim sistemima.

Kako se sintetičke podatke mogu koristiti za poboljšanje privatnog treniranja?

Sintetičke podatke generirane javnim LLMs mogu se koristiti za poboljšanje pretreniranja malih modela jezika koji su kasnije post-trenirani s DP i FL, što omogućuje poboljšanje performansi modela bez pristupa privatnim korisničkim podacima.

Koji su najnoviji razvoji u sintetičkim i federiranim metodama?

Najnoviji razvoji uključuju nove algoritme poput BLT-DP-FTRL i nove arhitekture modela poput SI-CIFG, koje poboljšavaju performanse i zaštitu privatnosti u treniranju modela jezika.

Kako sintetičke i federirane metode utječu na korisničko iskustvo u mobilnim aplikacijama?

Sintetičke i federirane metode poboljšavaju korisničko iskustvo u mobilnim aplikacijama poput Google Gboard-a tako što poboljšavaju performanse modela jezika bez ugrožavanja privatnosti korisnika, što je ključno za zadržavanje korisnika i poboljšanje njihovog iskustva.