DP-Adam-AC: Privacy-preserving Fine-Tuning of Localizable Language Models Using Adam Optimization with Adaptive Clipping

📄 arXiv: 2510.05288v1 📥 PDF

作者: Ruoxing Yang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出DP-Adam-AC算法，用于保护隐私地微调可本地化语言模型

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

关键词: 差分隐私 大型语言模型 微调 Adam优化器 梯度裁剪 隐私保护 本地化模型

📋 核心要点

  1. 现有LLM微调方法在保护用户隐私方面存在不足，容易受到训练数据泄露攻击。
  2. 论文提出DP-Adam-AC算法，通过自适应梯度裁剪等技术增强DP-Adam优化器，提升隐私保护能力。
  3. 实验表明，使用DP-Adam-AC算法微调可本地化LLM，在损失方面取得了有希望的改进。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）如ChatGPT已发展成为强大且普遍的工具。在小型数据集上进行微调使LLMs能够有效地获得特定任务的专业技能。尽管LLMs在通用和特定任务用例中都提供了巨大的效用，但它们受到两个与安全相关的顾虑的限制。首先，传统的LLM硬件要求使得它们无法在消费级设备上本地运行。通常需要与LLM提供商服务器的远程网络连接，这使得系统容易受到网络攻击。其次，为敏感任务微调LLM可能涉及敏感数据。非私有微调算法产生的模型容易受到训练数据重现攻击。我们的工作通过增强差分隐私优化算法并将它们应用于微调可本地化语言模型来解决这些安全问题。我们引入了自适应梯度裁剪以及对标准DP-Adam优化器的其他工程增强，以创建DP-Adam-AC。我们使用我们的优化器来微调两种可本地化LLM设计的示例，小型语言模型（Qwen2.5-0.5B）和1.58位量化（Bitnet-b1.58-2B）。我们通过对两个合成数据集的实验证明了损失方面的有希望的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在微调大型语言模型时，如何保护训练数据的隐私，防止模型泄露敏感信息的问题。现有的微调方法，尤其是非私有方法，容易受到数据重现攻击，导致隐私泄露。此外，在资源受限的设备上进行本地微调也面临挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用差分隐私（Differential Privacy, DP）技术，在优化过程中添加噪声，从而模糊个体训练样本的影响，达到保护隐私的目的。同时，通过自适应梯度裁剪等手段，在保证隐私性的前提下，尽可能地提高模型的性能。

技术框架：论文提出的DP-Adam-AC算法是在标准的DP-Adam优化器的基础上进行改进的。整体流程包括：1）对每个样本计算梯度；2）对梯度进行裁剪，限制其范数；3）添加高斯噪声，实现差分隐私；4）使用Adam优化器更新模型参数。关键在于自适应梯度裁剪策略，它能够根据训练过程中的梯度分布动态调整裁剪阈值。

关键创新：论文的关键创新在于提出了自适应梯度裁剪（Adaptive Clipping）机制。传统的梯度裁剪通常使用固定的阈值，这可能导致梯度信息损失或隐私保护不足。自适应梯度裁剪能够根据梯度的统计信息（例如，均值和方差）动态调整裁剪阈值，从而在隐私性和模型性能之间取得更好的平衡。

关键设计：DP-Adam-AC算法的关键设计包括：1）使用Adam优化器作为基础优化算法；2）采用高斯机制实现差分隐私，噪声水平与隐私预算相关；3）设计自适应梯度裁剪策略，根据梯度范数的分布动态调整裁剪阈值。具体的裁剪阈值更新策略和噪声添加方式需要在实验中进行调整和优化。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过在两个合成数据集上进行实验，验证了DP-Adam-AC算法的有效性。实验结果表明，与标准的DP-Adam优化器相比，DP-Adam-AC算法在保证隐私性的前提下，能够取得更好的模型性能，损失函数值更低。具体性能提升幅度未知，但论文强调了“有希望的改进”。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户隐私的LLM微调场景，例如医疗健康、金融服务等领域。通过在本地设备上进行隐私保护的微调，可以减少对云服务的依赖，降低数据泄露的风险。此外，该方法还可以促进LLM在资源受限设备上的应用，扩展其应用范围。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) such as ChatGPT have evolved into powerful and ubiquitous tools. Fine-tuning on small datasets allows LLMs to acquire specialized skills for specific tasks efficiently. Although LLMs provide great utility in both general and task-specific use cases, they are limited by two security-related concerns. First, traditional LLM hardware requirements make them infeasible to run locally on consumer-grade devices. A remote network connection with the LLM provider's server is usually required, making the system vulnerable to network attacks. Second, fine-tuning an LLM for a sensitive task may involve sensitive data. Non-private fine-tuning algorithms produce models vulnerable to training data reproduction attacks. Our work addresses these security concerns by enhancing differentially private optimization algorithms and applying them to fine-tune localizable language models. We introduce adaptable gradient clipping along with other engineering enhancements to the standard DP-Adam optimizer to create DP-Adam-AC. We use our optimizer to fine-tune examples of two localizable LLM designs, small language model (Qwen2.5-0.5B) and 1.58 bit quantization (Bitnet-b1.58-2B). We demonstrate promising improvements in loss through experimentation with two synthetic datasets.