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申请/专利权人：蚂蚁科技集团股份有限公司
摘要：本说明书实施例公开了一种隐私擦除模型的训练方法，该训练方法采用完全相同的训练方法，将大模型分别在原始训练数据和原始训练数据的脱敏数据上进行训练，并记录同一个大模型在原始训练数据上的权重和脱敏数据上的权重，从而形成新的擦除数据训练集。利用该擦除数据训练集即可训练一个隐私擦除模型，来擦除大模型中与隐私数据相关的权重数据。该方法通过训练隐私擦除模型来直接修改大模型的参数，从根本上删除大模型记忆中的隐私数据，具有极高的安全性。该方法也不需要对大模型进行重新训练，大大降低了大模型的优化成本。本说明书实施例所述的隐私擦除模型的训练装置、隐私擦除方法及装置同样具有上述效果。
主权项：1.一种隐私擦除模型的训练方法，包括：获取待训练的至少一个大模型；获取包含隐私数据的第一训练样本集；对所述第一训练样本集中的隐私数据进行脱敏处理，得到脱敏后的第二训练样本集；针对每个所述大模型，利用所述第一训练样本集训练该大模型，并获取该大模型训练后的第一权重数据；采用完全一致的训练方法，利用所述第二训练样本集训练该大模型，并获取该大模型训练后的第二权重数据；将所述大模型的模型结构描述文本和所述大模型的第一权重数据作为训练样本，将所述大模型的第二权重数据作为标签，来训练隐私擦除模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蚂蚁科技集团股份有限公司 隐私擦除模型的训练方法、隐私擦除方法及装置
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