大模型训练过程中的梯度隐私保护
在大模型训练过程中，梯度隐私保护是防止训练数据泄露的重要手段。本文将介绍基于差分隐私的梯度裁剪和噪声添加技术。
核心原理
差分隐私通过在梯度中添加噪声来保护个体数据隐私，其核心参数为ε（epsilon）和δ（delta）。ε越小，隐私保护越强，但模型精度会下降。
实现步骤
- 梯度裁剪：限制梯度范数不超过阈值
- 噪声添加：根据差分隐私参数添加高斯噪声
import torch
import numpy as np
def clip_gradients(gradients, clip_norm=1.0):
# 梯度裁剪
total_norm = torch.norm(torch.stack([torch.norm(g) for g in gradients]))
clip_coef = min(clip_norm / (total_norm + 1e-6), 1.0)
return [g * clip_coef for g in gradients]
def add_gaussian_noise(gradients, epsilon, delta, l2_norm_clip):
# 添加高斯噪声
sensitivity = 2 * l2_norm_clip / batch_size
sigma = np.sqrt(2 * np.log(1.25 / delta)) * l2_norm_clip / epsilon
noise = torch.normal(0, sigma, size=gradients[0].shape)
return [g + noise for g in gradients]
部署建议
- 在训练前配置隐私预算ε=1.0
- 设置δ=1e-5
- 梯度裁剪阈值设置为1.0
该方法可有效防止梯度泄露，保护训练数据隐私。
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