Privacy-Preserving Instructions for Aligning Large Language Models
作者: Da Yu, Peter Kairouz, Sewoong Oh, Zheng Xu
分类: cs.CR, cs.CL
发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-07-02)
备注: ICML 2024. Code available at https://github.com/google-research/google-research/tree/master/dp_instructions
💡 一句话要点
提出合成指令以解决大语言模型隐私风险问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐私保护 合成指令 差分隐私 大型语言模型 数据标注 模型微调 人类反馈 过滤算法
📋 核心要点
- 现有方法在收集用户指令时可能导致敏感信息泄露，未能有效解决隐私风险问题。
- 本文提出使用合成指令替代真实指令，通过私有微调生成器生成合成数据，确保差分隐私。
- 实验表明，使用合成指令的模型在性能上与真实指令相当，且在某些任务上超越了现有开源模型。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）应用的服务提供商在收集用户指令时，可能会涉及敏感信息的隐私风险。本文提出使用合成指令替代真实指令进行数据标注和模型微调，确保形式上的差分隐私。通过私有微调生成器生成合成指令，并采用新颖的过滤算法，使合成指令的分布与真实指令相匹配。实验结果表明，使用合成指令的模型在监督微调和人类反馈强化学习中表现出与真实指令相当的高效能，且在监督微调中超越了领先的开源模型Vicuna。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在用户指令收集过程中可能引发的隐私风险。现有方法通常未能充分考虑用户指令中可能包含的敏感信息，导致隐私保护不足。
核心思路：论文提出通过合成指令替代真实指令进行数据标注和模型微调，利用私有微调生成器生成合成指令，从而确保差分隐私的实现。
技术框架：整体框架包括合成指令的生成、过滤算法的应用以及模型的微调阶段。生成器负责生成合成指令，过滤算法确保合成指令与真实指令的分布一致，最后进行模型的训练与评估。
关键创新：最重要的创新在于提出了合成指令的生成与过滤机制，确保在保持隐私的同时，合成指令能够有效反映真实指令的特征。这一方法与传统的直接使用真实指令的方式有本质区别。
关键设计：在参数设置上，合成指令生成器经过私有微调，确保生成的指令具有高效性和多样性。损失函数设计考虑了合成指令与真实指令的分布匹配，网络结构则采用了适合生成任务的深度学习模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用合成指令的模型在监督微调中表现优于领先的开源模型Vicuna，且在多项任务上与真实指令的效果相当。这表明合成指令在保持高效能的同时，成功实现了隐私保护。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、个性化推荐系统和人机交互等场景。通过保护用户隐私，同时提升模型的对话能力和响应质量，能够在商业和社会应用中产生显著的实际价值。未来，该方法可能推动更多领域的隐私保护技术发展，促进用户信任的建立。
📄 摘要（原文）
Service providers of large language model (LLM) applications collect user instructions in the wild and use them in further aligning LLMs with users' intentions. These instructions, which potentially contain sensitive information, are annotated by human workers in the process. This poses a new privacy risk not addressed by the typical private optimization. To this end, we propose using synthetic instructions to replace real instructions in data annotation and model fine-tuning. Formal differential privacy is guaranteed by generating those synthetic instructions using privately fine-tuned generators. Crucial in achieving the desired utility is our novel filtering algorithm that matches the distribution of the synthetic instructions to that of the real ones. In both supervised fine-tuning and reinforcement learning from human feedback, our extensive experiments demonstrate the high utility of the final set of synthetic instructions by showing comparable results to real instructions. In supervised fine-tuning, models trained with private synthetic instructions outperform leading open-source models such as Vicuna.