論文の概要: Recovering from Privacy-Preserving Masking with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08628v3
• Date: Thu, 14 Dec 2023 00:45:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 04:05:17.019800
• Title: Recovering from Privacy-Preserving Masking with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるプライバシー保護マスクからの回復
• Authors: Arpita Vats, Zhe Liu, Peng Su, Debjyoti Paul, Yingyi Ma, Yutong Pang, Zeeshan Ahmed, Ozlem Kalinli
• Abstract要約: マスク付きトークンの代わりに大きな言語モデル(LLM)を提案する。 難読化コーパスでトレーニングしたモデルが,元のデータでトレーニングしたモデルと同等の性能を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.828717714653779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model adaptation is crucial to handle the discrepancy between proxy training data and actual users data received. To effectively perform adaptation, textual data of users is typically stored on servers or their local devices, where downstream natural language processing (NLP) models can be directly trained using such in-domain data. However, this might raise privacy and security concerns due to the extra risks of exposing user information to adversaries. Replacing identifying information in textual data with a generic marker has been recently explored. In this work, we leverage large language models (LLMs) to suggest substitutes of masked tokens and have their effectiveness evaluated on downstream language modeling tasks. Specifically, we propose multiple pre-trained and fine-tuned LLM-based approaches and perform empirical studies on various datasets for the comparison of these methods. Experimental results show that models trained on the obfuscation corpora are able to achieve comparable performance with the ones trained on the original data without privacy-preserving token masking.
• Abstract（参考訳）: モデル適応は、プロキシトレーニングデータと受信した実際のユーザデータとの相違を扱うために不可欠である。 効果的に適応するために、ユーザのテキストデータは、通常サーバーまたはローカルデバイスに格納され、下流自然言語処理(NLP)モデルは、そのようなドメイン内のデータを使って直接訓練することができる。 しかし、これは、相手にユーザー情報を暴露するリスクが余分にあるため、プライバシーとセキュリティの懸念を引き起こす可能性がある。 テキストデータ内の識別情報を汎用マーカーに置き換える手法が近年検討されている。 本研究では,大規模言語モデル(llm)を用いてマスキングトークンの代替案を提案し,その効果を下流言語モデリングタスクで評価する。 具体的には,複数の事前学習および微調整 LLM に基づくアプローチを提案し,これらの手法の比較のために様々なデータセットに関する実証的研究を行う。 実験結果から,難読化コーパスでトレーニングしたモデルは,プライバシ保護トークンマスキングを使わずに,元のデータでトレーニングしたモデルと同等のパフォーマンスを達成できることがわかった。

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