Artwork

Вміст надано Rick Spair. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Rick Spair або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

🔒 VaultGemma: Google's Privacy-Preserving Language Model

1:15:25
 
Поширити
 

Manage episode 506351257 series 3485568
Вміст надано Rick Spair. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Rick Spair або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Send us a text

Google's VaultGemma is a groundbreaking 1-billion-parameter language model, notable as the "largest open-weight large language model (LLM) trained entirely from scratch with the rigorous mathematical guarantees of Differential Privacy (DP)." Its core innovation is a "privacy-by-design" approach, integrating DP directly into the pre-training process using Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD). This addresses the critical challenge of LLMs "memorizing and regurgitating private information from their training data," a significant barrier to AI adoption in sensitive fields.
Empirical tests confirm "zero detectable memorization of training data," validating its privacy promise. This robust privacy comes with a "quantifiable trade-off in performance, often referred to as the 'privacy tax,'" with VaultGemma's utility comparable to non-private models from approximately five years prior (e.g., GPT-2).
Accompanying the model are novel "DP Scaling Laws," which provide a predictable framework for developing private models. By openly releasing VaultGemma's weights and scaling laws, Google aims to accelerate community-driven research, positioning it not as a performance leader, but as "a crucial proof of concept, demonstrating that powerful, large-scale AI can be built to be inherently safe, transparent, and trustworthy."

  continue reading

223 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 506351257 series 3485568
Вміст надано Rick Spair. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Rick Spair або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Send us a text

Google's VaultGemma is a groundbreaking 1-billion-parameter language model, notable as the "largest open-weight large language model (LLM) trained entirely from scratch with the rigorous mathematical guarantees of Differential Privacy (DP)." Its core innovation is a "privacy-by-design" approach, integrating DP directly into the pre-training process using Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD). This addresses the critical challenge of LLMs "memorizing and regurgitating private information from their training data," a significant barrier to AI adoption in sensitive fields.
Empirical tests confirm "zero detectable memorization of training data," validating its privacy promise. This robust privacy comes with a "quantifiable trade-off in performance, often referred to as the 'privacy tax,'" with VaultGemma's utility comparable to non-private models from approximately five years prior (e.g., GPT-2).
Accompanying the model are novel "DP Scaling Laws," which provide a predictable framework for developing private models. By openly releasing VaultGemma's weights and scaling laws, Google aims to accelerate community-driven research, positioning it not as a performance leader, but as "a crucial proof of concept, demonstrating that powerful, large-scale AI can be built to be inherently safe, transparent, and trustworthy."

  continue reading

223 епізодів

All episodes

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити