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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：面向大模型联邦迁移场外微调的适配器隐私保护方法、系统、设备及介质，首先，模型所有者选取大模型Transformer结构下的顶层和底层作为适配器，并将其余层进行压缩作为仿真器；然后，模型所有者对适配器添加扰动，将该适配器和仿真器下发给下游的数据所有者；接着，数据所有者将模型所有者下发的适配器和仿真器进行拼接以实现上游大模型功能，并且利用私有数据集对适配器进行微调；最后，数据所有者将微调完成的适配器上传回模型所有者，模型所有者将更新后的适配器插入大模型，完成对大模型的更新；本发明利用差分隐私中的拉普拉斯机制对适配器中的参数添加扰动，使得原始参数不被窃取或恶意挪用，从而保护模型所有者的权益，提高场外微调框架下大模型联邦迁移学习过程的安全性。
主权项：1.一种面向大模型联邦迁移场外微调的适配器隐私保护方法，其特征在于，首先，模型所有者选取大模型Transformer结构下的顶层和底层作为适配器{A1·A2}，并将其余层进行压缩作为仿真器；然后，模型所有者对适配器添加扰动，将该适配器和仿真器下发给下游的数据所有者；接着，数据所有者将模型所有者下发的适配器和仿真器进行拼接以实现上游大模型功能，并且利用私有数据集对适配器进行微调；最后，数据所有者将微调更新完成的适配器上传回模型所有者，模型所有者将更新后的适配器插入大模型，完成对大模型的更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 面向大模型联邦迁移场外微调的适配器隐私保护方法、系统、设备及介质
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