Parameter-Efficient Fine-Tuning with Differential Privacy for Robust Instruction Adaptation in Large Language Models

📄 arXiv: 2512.06711v1 📥 PDF

作者: Yulin Huang, Yaxuan Luan, Jinxu Guo, Xiangchen Song, Yuchen Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-07

💡 一句话要点

提出差分隐私参数高效微调方法，提升大语言模型指令适应的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 参数高效微调 差分隐私 大语言模型 指令适应 梯度裁剪 噪声分配 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型指令微调方法在隐私保护和计算效率上存在不足，尤其是在多任务场景下容易出现性能波动和隐私泄露风险。
  2. 论文提出一种参数高效的微调方法，通过冻结主干模型、低维投影更新参数、梯度裁剪和自适应噪声分配来降低隐私预算消耗并提升训练稳定性。
  3. 实验结果表明，该方法在准确性、隐私预算和参数效率方面均优于基线模型，并在不同数据条件下表现出良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决大规模语言模型指令微调中的隐私保护和效率问题。为此，论文提出了一种参数高效的方法，该方法在协同优化框架中集成了差分隐私噪声分配和梯度裁剪。该方法冻结了主干模型，并通过低维投影子空间更新参数，同时在梯度计算过程中引入裁剪和自适应噪声分配。这种设计降低了隐私预算消耗，并确保了训练的稳定性和鲁棒性。统一框架结合了梯度约束、噪声分配和参数投影，有效缓解了多任务指令场景中的性能波动和隐私风险。实验结果表明，该方法在准确性、隐私预算和参数效率方面优于基线模型，并在多样化和不确定的数据条件下保持了稳定的性能。研究结果丰富了差分隐私和参数高效微调的理论结合，并展示了其在指令任务中的实际适应性，为复杂指令环境中的安全训练提供了一种可行的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型微调方法，特别是指令微调，在保护用户隐私方面存在挑战。直接对模型进行微调可能泄露训练数据中的敏感信息。此外，全参数微调的计算成本很高，尤其是在处理大规模模型时。因此，如何在保证模型性能的同时，实现隐私保护和计算效率是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是结合参数高效微调和差分隐私技术。通过冻结大部分模型参数，只微调一个低维投影子空间，降低了计算成本和需要保护的参数数量。同时，在梯度计算过程中引入梯度裁剪和自适应噪声分配，以满足差分隐私的要求，防止敏感信息泄露。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 参数投影：将需要更新的参数限制在一个低维子空间内，减少计算量和隐私风险。2) 梯度裁剪：对梯度进行裁剪，限制其敏感度，为后续的噪声添加做准备。3) 自适应噪声分配：根据梯度的范数自适应地调整噪声的量，在保证隐私的同时，尽量减少对模型性能的影响。4) 协同优化：将梯度约束、噪声分配和参数投影整合到一个统一的优化框架中，共同优化模型。

关键创新：该方法的关键创新在于将参数高效微调和差分隐私噪声分配有机结合，提出了一种协同优化框架。与传统的差分隐私方法相比，该方法通过参数投影降低了隐私预算的消耗，并通过自适应噪声分配提高了模型性能。与传统的参数高效微调方法相比，该方法考虑了隐私保护，并引入了相应的机制来防止信息泄露。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 低维投影矩阵的选择：如何选择合适的低维投影矩阵，以在保证模型性能的同时，降低计算成本和隐私风险。2) 梯度裁剪阈值的设定：如何设定合适的梯度裁剪阈值，以在限制梯度敏感度的同时，尽量减少对模型训练的影响。3) 自适应噪声分配策略：如何根据梯度的范数自适应地调整噪声的量，以在保证隐私的同时，尽量减少对模型性能的影响。4) 损失函数的设计：如何设计合适的损失函数，以指导模型的训练，并保证其在不同任务上的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个指令任务上取得了显著的性能提升，并在准确性、隐私预算和参数效率方面优于基线模型。具体来说，该方法在保证相同隐私预算的情况下，能够达到更高的模型准确率；或者在达到相同模型准确率的情况下，能够显著降低隐私预算的消耗。此外，实验还证明了该方法在不同数据条件下具有良好的鲁棒性，能够有效地缓解性能波动和隐私风险。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户隐私的大语言模型应用场景，例如医疗健康、金融服务和教育等领域。通过参数高效的差分隐私微调，可以在保证模型性能的同时，有效地防止用户敏感信息的泄露，从而促进大语言模型在这些领域的安全应用。此外，该方法还可以用于构建更加鲁棒和可靠的AI系统，提升其在复杂和不确定环境下的适应能力。

📄 摘要（原文）

This study addresses the issues of privacy protection and efficiency in instruction fine-tuning of large-scale language models by proposing a parameter-efficient method that integrates differential privacy noise allocation with gradient clipping in a collaborative optimization framework. The method keeps the backbone model frozen and updates parameters through a low-dimensional projection subspace, while introducing clipping and adaptive noise allocation during gradient computation. This design reduces privacy budget consumption and ensures training stability and robustness. The unified framework combines gradient constraints, noise allocation, and parameter projection, effectively mitigating performance fluctuations and privacy risks in multi-task instruction scenarios. Experiments are conducted across hyperparameter, environment, and data sensitivity dimensions. Results show that the method outperforms baseline models in accuracy, privacy budget, and parameter efficiency, and maintains stable performance under diverse and uncertain data conditions. The findings enrich the theoretical integration of differential privacy and parameter-efficient fine-tuning and demonstrate its practical adaptability in instruction tasks, providing a feasible solution for secure training in complex instruction environments.