«`html
Преодоление проблемы инверсии градиента в федеративном обучении: алгоритм DAGER для точного восстановления текста
Федеративное обучение позволяет совместное обучение модели путем агрегации градиентов от нескольких клиентов, сохраняя их личные данные. Однако атаки инверсии градиента могут нарушить эту конфиденциальность, восстанавливая исходные данные из общих градиентов. Решение этой проблемы представляет алгоритм DAGER, разработанный исследователями из INSAIT, Софийского университета, ETH Цюриха и LogicStar.ai.
Основные особенности алгоритма DAGER:
- Точное восстановление текста из общих градиентов
- Эффективность для моделей кодировщика и декодера
- Превосходство в скорости, масштабируемости и качестве восстановления
- Поддержка больших объемов данных и последовательностей
Результаты алгоритма DAGER:
- Превзойдение предыдущих методов в различных условиях
- Эффективность на моделях типа BERT, GPT-2 и Llama2-7B
- Робастность к длинным последовательностям и большим моделям
Если ваша компания стремится использовать искусственный интеллект для улучшения бизнеса, то алгоритм DAGER может стать ключевым решением. Следите за новостями в нашем Telegram-канале t.me/itinainews и на Twitter @itinairu45358.
Применение ИИ для улучшения процессов:
Исследуйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите области для автоматизации и выберите подходящее решение. Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и постепенно расширяйте использование ИИ.
Для советов по внедрению ИИ и использования AI Sales Bot посетите наш сайт itinai.ru/aisales. AI Sales Bot поможет вам снизить нагрузку на первую линию и улучшить работу отдела продаж.
Узнайте, как решения от AI Lab itinai.ru могут изменить ваши процессы. Будущее уже здесь!
«`
