通过零阶方法进行微调预训练语言模型，以解决精调大型语言模型在内存和隐私方面面临的挑战。DPZero 是一个新的具有几乎维度无关率的差分隐私零阶算法，对于实际中的语言模型部署具有高度实用性。

Oct, 2023

DP-ZO 是一种维护训练数据隐私的方法，通过对零阶优化中步长的隐私化来对大型语言模型进行微调，可在保守的隐私预算下提供强大的隐私 - 效用权衡，且在 SQuAD 的 1000 个训练样本上，对 OPT-66B 的微调仅导致 1.86% 的性能降低。

Jan, 2024

本研究旨在提出一种采用零阶优化的方法，以减少在大规模语言模型训练中由反向传播算法所引起的显著内存开销，从而实现内存更高效的模型微调。

Feb, 2024

使用预训练的语言模型以及非标准化超参数和 fine-tuning 目标结合 DP 优化技术，可在中等规模的语料库上获得胜过强基线和同一隐私预算下的 DP-trained 模型的 NLP 模型。我们还提出了一种内存节省技术来解决在大型 Transformers 上运行 DP-SGD 的计算难题，该技术可以使得 clip 在 DP-SGD 中运行而无需对模型中的任何线性层实例化每个样本的梯度，成本与非隐私的训练相当，并且有适度的运行时间开销。

Oct, 2021

通过提出一种新的基于语言模型的最优差分隐私（LMO-DP）机制，我们可以在强隐私环境下使用亚优差分隐私机制来准确微调大规模语言模型，并提出了一种离线最优噪声搜索方法来降低噪声幅度。通过大大优于高斯机制的性能，在 SST-2 数据集上，对具有 300M 参数的 RoBERTa-large 进行微调可以实现 92.20% 的准确率（给定 ε=0.3，δ=10^-10），类似的结果也在 GPT-2 的文本生成任务中发现。此外，基于我们的了解，LMO-DP 是第一个具有良好差分隐私保证的准确微调 Llama-2 的解决方案。

May, 2024

在我们的研究中，我们揭示了 Differential Privacy（DP）技术在处理 Large Language Models（LLMs）的隐私和泛化之间的权衡中，DP 训练模型的损失平面的平坦程度起到了关键作用。我们进一步提出了一个全面的框架来强制执行适当的权重平坦度，从而大幅提高模型的泛化能力并保持竞争性的隐私保护。

Mar, 2024

通过使用基于 Edgeworth 会计师的有限样本隐私保证 DP 框架，我们提出了一种针对 LLM 的 DP 细调框架 ewtune，该框架直接降低了噪声的影响，且在自然语言理解任务上将最新的 LLMs 性能提高了 1.1％。

Oct, 2022

对自然语言生成任务中使用大型语言模型进行用户级差分隐私保护的设计选择进行系统评估，重点研究两种实现用户级差分隐私保证的机制，即群体隐私和用户级 DP-SGD，包括数据选择策略和参数调优，以实现最佳的隐私 - 效用平衡。

Jun, 2024

利用内存高效的零阶优化方法和方差缩减技术，提出了一种内存高效的零阶随机方差缩减梯度（MeZO-SVRG）的 LM 微调方法，它在多个任务中都表现出卓越的稳定性和收敛性，且减少了存储占用。

Apr, 2024

本研究通过将稀疏性和量化技术整合到零阶优化（ZO）细调的大型语言模型（LLM）中，从而解决在内存受限环境（如移动电话和笔记本电脑）中使用 ZO 细调的挑战。研究结果表明，使用 ZO 对 LLM 进行 0.1% 敏感参数细调能优于全面细调，并同时提供加速的速度。此外，结合 4 位量化技术，ZO 对 Llama2-7B 模型的高效细调在 GPU 设备上不到 8 GB 内存的限制下实现了显著降低的延迟。

Jun, 2024