arXivAI 研究
差分隱私訓練新發現:解除權重共享能為 LLM 提升 4.74% 準確度並降低 60% 記憶體
Untying Embeddings in LLMs Improves Privacy-Preserving DP-SGD Fine-Tuning Utility and Memory
研究發現在差分隱私(DP-SGD)微調下,解除輸入與輸出嵌入層的權重共享(Weight Tying)能將準確度提升達 4.74%,同時減少 60% 以上的訓練記憶體消耗。
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Untying Embeddings in LLMs Improves Privacy-Preserving DP-SGD Fine-Tuning Utility and Memory
研究發現在差分隱私(DP-SGD)微調下,解除輸入與輸出嵌入層的權重共享(Weight Tying)能將準確度提升達 4.74%,同時減少 60% 以上的訓練記憶體消耗。