論文の概要: Privacy-Preserving Instructions for Aligning Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13659v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 09:45:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:09:34.748918
• Title: Privacy-Preserving Instructions for Aligning Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルアライメントのためのプライバシ保護命令
• Authors: Da Yu, Peter Kairouz, Sewoong Oh, Zheng Xu
• Abstract要約: 本稿では,データアノテーションとモデル微調整における実命令を置き換えるための合成命令を提案する。 形式的な差分プライバシーは、プライベートな微調整されたジェネレータを使用して合成命令を生成することで保証される。 教師付き微調整では、プライベートな合成命令で訓練されたモデルは、Vicunaのような主要なオープンソースモデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.93731975101761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Service providers of large language model (LLM) applications collect user instructions in the wild and use them in further aligning LLMs with users' intentions. These instructions, which potentially contain sensitive information, are annotated by human workers in the process. This poses a new privacy risk not addressed by the typical private optimization. To this end, we propose using synthetic instructions to replace real instructions in data annotation and model fine-tuning. Formal differential privacy is guaranteed by generating those synthetic instructions using privately fine-tuned generators. Crucial in achieving the desired utility is our novel filtering algorithm that matches the distribution of the synthetic instructions to that of the real ones. In both supervised fine-tuning and reinforcement learning from human feedback, our extensive experiments demonstrate the high utility of the final set of synthetic instructions by showing comparable results to real instructions. In supervised fine-tuning, models trained with private synthetic instructions outperform leading open-source models such as Vicuna.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)アプリケーションのサービスプロバイダは、ユーザ命令を野放しに収集し、LLMをさらにユーザーの意図に合わせるために使用する。 機密情報を含む可能性のあるこれらの命令は、その過程で人間の作業員によって注釈付けされる。 これにより、一般的なプライベート最適化で対処されない新たなプライバシーリスクが生じる。 そこで本研究では,データアノテーションとモデル微調整における実命令を置き換えるための合成命令を提案する。 形式的な差分プライバシーは、プライベートな微調整された発電機を使用して合成命令を生成することで保証される。 所望の実用性を達成する上で重要なのが,合成命令と実命令の分布をマッチングする新しいフィルタリングアルゴリズムである。 人間のフィードバックによる微調整と強化学習の両方において,実際の命令に匹敵する結果を示し,合成命令の最終セットの高有用性を示す実験を行った。 教師付き微調整では、プライベートな合成命令でトレーニングされたモデルは、vicunaのような主要なオープンソースモデルよりも優れています。

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