PAC-Private Algorithms.
该论文针对机器学习算法在实践中缺乏严格隐私保证的问题，提出应用近期提出的 Probably Approximately Correct (PAC) Privacy 框架，为多种常用黑盒算法（K-Means、支持向量机 SVM、主成分分析 P
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← 返回所有主题PACZero: PAC-Private Fine-Tuning of Language Models via Sign Quantization
本文提出 PACZero，一种基于 PAC（Probably Approximately Correct）隐私的零阶（Zeroth-Order）微调框架，旨在解决大语言模型（LLM）在强隐私保护下的可用性问题。核心思想是利用符号量化（Sig