Privately Learning from Graphs with Applications in Fine-tuning Large Language Models
作者: Haoteng Yin, Rongzhe Wei, Eli Chien, Pan Li
分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR
发布日期: 2024-10-10 (更新: 2025-09-16)
备注: Accepted by COLM 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一种面向图数据的差分隐私学习框架，用于安全微调大型语言模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 差分隐私 图学习 大型语言模型 隐私保护 关系学习
📋 核心要点
- 现有DP-SGD方法依赖梯度解耦假设，不适用于关系学习中训练样本间的依赖关系，导致隐私泄露风险。
- 该论文提出一种隐私保护的关系学习流程，通过解耦采样关系中的依赖关系进行训练，并结合定制的DP-SGD实现差分隐私。
- 实验结果表明，该方法在四个真实世界的文本属性图上，显著提高了关系学习任务的性能，同时保证了隐私性。
📝 摘要（中文）
图数据提供了实体间关系的独特视角，能够增强AI模型的能力。然而，图学习通常涉及敏感关系，引发隐私问题。现有的差分隐私方法，如DP-SGD，依赖于梯度解耦假设，与关系学习不兼容。为解决此问题，我们提出了一种隐私保护的关系学习流程，通过解耦采样关系中的依赖关系进行训练，并通过定制的DP-SGD应用确保差分隐私。我们将此方法应用于在敏感图数据上微调大型语言模型（LLMs），如Llama2，同时解决相关的计算复杂性。在四个真实世界的文本属性图上的评估表明，我们的方法在保持强大的隐私保证的同时，显著提高了关系学习任务的性能。此外，我们分析了隐私、效用和计算效率之间的权衡，为隐私保护关系学习的实际部署提供了见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在图数据上进行关系学习时，如何保护敏感关系数据中的隐私问题。现有方法，如直接应用DP-SGD，由于图数据中节点和边之间的依赖关系，无法满足差分隐私的要求，容易造成隐私泄露。此外，将差分隐私应用于大型语言模型微调时，计算复杂度也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是通过解耦采样关系中的依赖关系，使得可以安全地应用DP-SGD。具体来说，通过特定的采样策略，降低训练样本之间的依赖性，从而减少隐私泄露的风险。同时，针对大型语言模型的微调，论文可能采用了梯度累积等技术来降低计算复杂度。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1）图数据预处理和关系采样：对原始图数据进行清洗和转换，并根据一定的策略采样关系子集。2）模型微调：使用采样后的关系数据微调大型语言模型，例如Llama2。3）差分隐私保护：在模型训练过程中，应用定制的DP-SGD算法，对梯度进行裁剪和加噪，以保证差分隐私。4）性能评估：在多个真实世界的图数据集上评估模型的性能和隐私保护效果。
关键创新：论文的关键创新在于针对图数据的关系依赖性，提出了一种解耦采样关系的差分隐私学习方法。这种方法能够有效地降低训练样本之间的依赖性，从而使得DP-SGD能够安全地应用于关系学习任务。此外，论文还针对大型语言模型的微调，提出了一些优化策略，以降低计算复杂度。
关键设计：论文的关键设计可能包括：1）关系采样的具体策略，例如随机游走、邻居采样等，以及如何控制采样率以平衡隐私和效用。2）DP-SGD的具体实现细节，例如梯度裁剪的阈值、噪声的方差等，以及如何根据隐私预算进行调整。3）损失函数的设计，可能需要考虑关系学习的特点，例如节点分类、链接预测等。4）针对大型语言模型微调的优化策略，例如梯度累积、低精度训练等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在四个真实世界的文本属性图上进行了实验，结果表明，该方法在保持强大的隐私保证的同时，显著提高了关系学习任务的性能。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但摘要中明确指出有“显著提高”，说明该方法具有实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，例如社交网络分析、金融风险评估、医疗知识图谱构建等。在这些领域中，数据通常包含敏感的个人或机构关系信息。通过应用该方法，可以在保护用户隐私的前提下，利用图数据进行有效的模型训练和知识发现，从而为决策提供支持。未来，该方法有望推广到更广泛的图学习任务中，并与其他隐私保护技术相结合，构建更加安全可靠的AI系统。
📄 摘要（原文）
Graphs offer unique insights into relationships between entities, complementing data modalities like text and images and enabling AI models to extend their capabilities beyond traditional tasks. However, learning from graphs often involves handling sensitive relationships in the data, raising significant privacy concerns. Existing privacy-preserving methods, such as DP-SGD, rely on gradient decoupling assumptions and are incompatible with relational learning due to the inherent dependencies between training samples. To address this challenge, we propose a privacy-preserving pipeline for relational learning that decouples dependencies in sampled relations for training, ensuring differential privacy through a tailored application of DP-SGD. We apply this approach to fine-tune large language models (LLMs), such as Llama2, on sensitive graph data while addressing the associated computational complexities. Our method is evaluated on four real-world text-attributed graphs, demonstrating significant improvements in relational learning tasks while maintaining robust privacy guarantees. Additionally, we analyze the trade-offs between privacy, utility, and computational efficiency, offering insights into the practical deployment of our approach for privacy-preserving relational learning. Code is available at https://github.com/Graph-COM/PvGaLM.