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差分隐私机器学习：通过添加噪声让模型更安全，也更智能
在敏感数据训练的机器学习模型中，个人信息通过推理攻击泄露的风险日益凸显。本文探讨如何在模型训练过程中平衡实用性与形式化隐私保证这一关键问题。我们采用带有噪声梯度更新的模拟DP-SGD算法实现差分隐私机器学习。实验结果表明，该模型在保持71%准确率和0.79 AUC的同时，展现出良好的泛化能力，但在少数类预测精度方面有所折衷。研究证明DP-SGD算法能够有效支持隐私感知学习，但需要在设计阶段进行精....
Post-Training on PAI (4)：模型微调SFT、DPO、GRPO
对于大模型而言，预训练由于对算⼒和数据的需求非常⼤，因此在使用大模型时，用户一般不会涉及到预训练，更多是基于开源的预训练基础模型（如 Qwen、DeepSeek、Llama 等）做模型微调。 本期介绍常见的模型微调训练方式，以及如何使用阿里云人工智能平台 PAI 实现模型微调。 一、常用模型微调训练方式 模型微调的目的是让模型更好地理解特定任...
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