論文の概要: VaultGemma: A Differentially Private Gemma Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15001v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 21:59:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.309764
• Title: VaultGemma: A Differentially Private Gemma Model
• Title（参考訳）: VaultGemma: 異なるプライベートなGemmaモデル
• Authors: Amer Sinha, Thomas Mesnard, Ryan McKenna, Daogao Liu, Christopher A. Choquette-Choo, Yangsibo Huang, Da Yu, George Kaissis, Zachary Charles, Ruibo Liu, Lynn Chua, Pritish Kamath, Pasin Manurangsi, Steve He, Chiyuan Zhang, Badih Ghazi, Borja De Balle Pigem, Prem Eruvbetine, Tris Warkentin, Armand Joulin, Ravi KumarAmer Sinha, Thomas Mesnard, Ryan McKenna, Daogao Liu, Christopher A. Choquette-Choo, Yangsibo Huang, Da Yu, George Kaissis, Zachary Charles, Ruibo Liu, Lynn Chua, Pritish Kamath, Pasin Manurangsi, Steve He, Chiyuan Zhang, Badih Ghazi, Borja De Balle Pigem, Prem Eruvbetine, Tris Warkentin, Armand Joulin, Ravi Kumar,
• Abstract要約: Gemmaファミリー内の10億のパラメータモデルであるVaultGemma 1Bを導入し、差分プライバシーを十分に訓練した。 私たちはこのモデルをコミュニティに公開しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 130.51652849962065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce VaultGemma 1B, a 1 billion parameter model within the Gemma family, fully trained with differential privacy. Pretrained on the identical data mixture used for the Gemma 2 series, VaultGemma 1B represents a significant step forward in privacy-preserving large language models. We openly release this model to the community
• Abstract（参考訳）: Gemmaファミリー内の10億のパラメータモデルであるVaultGemma 1Bを導入し、差分プライバシーを十分に訓練した。 VaultGemma 1Bは、Gemma 2シリーズで使われているのと同じデータ混合物に基づいており、プライバシー保護のための大きな言語モデルにおいて重要な一歩である。 私たちはこのモデルをコミュニティに公開しています

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