論文の概要: Privacy-Preserving In-Context Learning with Differentially Private Few-Shot Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11765v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 03:59:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 16:50:52.845092
• Title: Privacy-Preserving In-Context Learning with Differentially Private Few-Shot Generation
• Title（参考訳）: 差分プライベートFew-Shot生成によるプライバシー保護型インコンテキスト学習
• Authors: Xinyu Tang, Richard Shin, Huseyin A. Inan, Andre Manoel, Fatemehsadat Mireshghallah, Zinan Lin, Sivakanth Gopi, Janardhan Kulkarni, Robert Sim
• Abstract要約: プライベートデータセット上の大きな言語モデル(LLM)を備えたインコンテキスト学習(ICL)は、プライバシリスクを引き起こす。 本稿では,形式的な差分プライバシー保証付きプライベートデータセットから合成数発のデモを生成するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.55812121348268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of in-context learning (ICL) with large language models (LLMs) on private datasets. This scenario poses privacy risks, as LLMs may leak or regurgitate the private examples demonstrated in the prompt. We propose a novel algorithm that generates synthetic few-shot demonstrations from the private dataset with formal differential privacy (DP) guarantees, and show empirically that it can achieve effective ICL. We conduct extensive experiments on standard benchmarks and compare our algorithm with non-private ICL and zero-shot solutions. Our results demonstrate that our algorithm can achieve competitive performance with strong privacy levels. These results open up new possibilities for ICL with privacy protection for a broad range of applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト内学習(ICL)の課題をプライベートデータセット上で検討する。 このシナリオは、LSMがプロンプトで示したプライベートな例をリークしたり、取り消したりする可能性があるため、プライバシー上のリスクを引き起こす。 本稿では,個人データセットから形式的差分プライバシー(DP)保証付き複数ショットを合成的に生成するアルゴリズムを提案し,実効性のあるICLを実現することを実証的に示す。 我々は、標準ベンチマークで広範な実験を行い、アルゴリズムをプライベートでないICLやゼロショットソリューションと比較する。 以上の結果から,我々のアルゴリズムは強力なプライバシレベルを持つ競合性能を達成できることを示す。 これらの結果は、幅広いアプリケーションに対するプライバシ保護を備えたICLの新たな可能性を開くものだ。

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