Google ได้เปิดตัว VaultGemma โมเดลภาษาโอเพนซอร์สที่ใหญ่ที่สุดที่ได้รับการฝึกอบรมด้วย differential privacy ตั้งแต่เริ่มต้น โมเดลที่มีพารามิเตอร์ 1.8 พันล้านตัวนี้เป็นก้าวสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของบุคคล การเปิดตัวครั้งนี้ได้จุดประกายการอภิปรายในชุมชนเทคโนโลยีเกี่ยวกับผลกระทบในทางปฏิบัติและการประยุกต์ใช้ในอนาคตของการฝึกอบรม AI แบบรักษาความเป็นส่วนตัว
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ VaultGemma :
- ขนาดโมเดล: 1.8 พันล้านพารามิเตอร์
- การรับประกันความเป็นส่วนตัว: ε ≤ 2.0, δ ≤ 1.1e-10 (ระดับลำดับ)
- ความยาวลำดับ: 1024 โทเค็น
- ฮาร์ดแวร์สำหรับการฝึก: TPU v6e
- ฮาร์ดแวร์สำหรับการประมวลผล: รองรับ GPU มาตรฐาน
- ความพร้อมใช้งาน: Hugging Face และ Kaggle (โอเพนซอร์ส)
ทำความเข้าใจ Differential Privacy ในทางปฏิบัติ
นวัตกรรมหลักเบื้องหลัง VaultGemma อยู่ที่การใช้ differential privacy ซึ่งเป็นกรอบทางคณิตศาสตร์ที่เพิ่มสัญญาณรบกวนที่ปรับเทียบอย่างระมัดระวังระหว่างการฝึกอบรมเพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลจดจำจุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นว่าสิ่งนี้ทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ - ระบบให้การรับประกันทางสстатистicsที่ทำให้การดึงข้อมูลส่วนตัวจากโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเป็นเรื่องยากมาก
หากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อเท็จจริงที่อาจเป็นส่วนตัวปรากฏในลำดับเดียว VaultGemma โดยพื้นฐานแล้วจะไม่รู้ข้อเท็จจริงนั้น การตอบสนองต่อการสอบถามใดๆ จะคล้ายคลึงกันทางสถิติกับผลลัพธ์จากโมเดลที่ไม่เคยฝึกอบรมกับลำดับที่เป็นปัญหา
การใช้งานทางเทคนิคใช้การรับประกันความเป็นส่วนตัวระดับลำดับด้วยพารามิเตอร์เฉพาะ (ε ≤ 2.0, δ ≤ 1.1e-10) โดยแต่ละลำดับประกอบด้วย 1024 โทเค็น นี่หมายความว่าแม้ว่าข้อมูลทางการแพทย์ส่วนตัวของใครบางคนจะปรากฏในข้อมูลการฝึกอบรม โมเดลจะตอบสนองในลักษณะเดียวกันไม่ว่าข้อมูลเฉพาะนั้นจะถูกรวมไว้ในระหว่างการฝึกอบรมหรือไม่
Differential privacy: กรอบทางคณิตศาสตร์ที่เพิ่มความสุ่มที่ควบคุมได้ในการประมวลผลข้อมูลเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของบุคคลในขณะที่รักษารูปแบบทางสถิติโดยรวม
ช่องว่างด้านประสิทธิภาพเน้นข้อจำกัดปัจจุบัน
แม้ว่า VaultGemma จะเป็นความก้าวหน้าในการฝึกอบรม AI แบบส่วนตัว การวิเคราะห์ของชุมชนเผยให้เห็นการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพที่สำคัญ ความสามารถของโมเดลสามารถเปรียบเทียบได้กับโมเดลที่ไม่เป็นส่วนตัวจากประมาณห้าปีที่แล้ว เช่น GPT-2 ช่องว่างด้านประสิทธิภาพนี้เน้นย้ำถึงค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่จำเป็นสำหรับวิธีการฝึกอบรมแบบรักษาความเป็นส่วนตัว
กระบวนการฝึกอบรมต้องการขนาดแบทช์ที่ใหญ่กว่ามากและสถาปัตยกรรมโมเดลที่เล็กกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับแนวทางการฝึกอบรมแบบดั้งเดิม การวิจัยของ Google ได้สร้างกฎการปรับขนาดใหม่โดยเฉพาะสำหรับ differential privacy แสดงให้เห็นว่าการกำหนดค่าที่เหมาะสมแตกต่างอย่างมากจากแนวทางการฝึกอบรม AI แบบดั้งเดิม การค้นพบเหล่านี้ให้แผนงานสำหรับการปรับปรุงในอนาคต แต่ยังเน้นย้ำถึงการลงทุนทรัพยากรปัจจุบันที่จำเป็นเพื่อให้ได้การรับประกันความเป็นส่วนตัวที่มีความหมาย
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ:
- VaultGemma (1.8B, differentially private): มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ GPT-2 1.5B จากประมาณ 5 ปีที่แล้ว
- Gemma 2 (1.8B, non-private): มีประสิทธิภาพเหนือกว่า VaultGemma อย่างมีนัยสำคัญในมาตรฐานการทดสอบ
- การทดสอบมาตรฐานที่ใช้: HellaSwag, BoolQ, PIQA, SocialIQA, SIQA, ARC-C, ARC-E
- แนวทางการฝึกอบรม: ต้องใช้ขนาด batch ที่ใหญ่กว่าและโมเดลที่เล็กกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการฝึกอบรมแบบดั้งเดิม
การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติและผลกระทบในอนาคต
การอภิปรายในชุมชนมุ่งเน้นไปที่ศักยภาพในการฝึกอบรมระบบ AI บนชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะในด้านการดูแลสุขภาพและการวิจัยทางการแพทย์ ความสามารถในการฝึกอบรมโมเดลบนข้อมูลผู้ป่วยในขณะที่ให้การรับประกันความเป็นส่วนตัวทางคณิตศาสตร์อาจเปิดโอกาสใหม่สำหรับการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ช่วยด้วย AI และการวิจัยโดยไม่กระทบต่อความลับของผู้ป่วย
อย่างไรก็ตาม สมาชิกชุมชนบางคนแสดงความสงสัยเกี่ยวกับแรงจูงใจที่กว้างขึ้น โดยแนะนำว่าบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อาจใช้เทคนิค differential privacy เพื่อให้เหตุผลในการฝึกอบรมข้อมูลผู้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้า ลักษณะโอเพนซอร์สของ VaultGemma ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดและรันโมเดลในเครื่องได้ ให้ประโยชน์ด้านความเป็นส่วนตัวที่แท้จริงสำหรับผู้ที่เลือกใช้งานเองแทนการพึ่งพาบริการคลาวด์
การเปิดตัวโมเดลรวมถึงเอกสารที่ครอบคลุมและพร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์ม Hugging Face และ Kaggle ทำให้นักวิจัยทั่วโลกสามารถเข้าถึงได้ แม้ว่ากระบวนการฝึกอบรมจะต้องใช้ฮาร์ดแวร์ TPU เฉพาะทาง แต่โมเดลที่ได้สามารถทำงานบนโครงสร้างพื้นฐาน GPU มาตรฐาน ลดอุปสรรคในการนำไปใช้และทดลอง
 |
|---|
| การวิเคราะห์อัลกอริทึมการออกแบบต่างๆ เพื่อประสิทธิภาพสามารถให้ข้อมูลสำหรับการพัฒนาการประยุกต์ใช้ AI ที่รักษาความเป็นส่วนตัว |
มองไปข้างหน้า
VaultGemma ทำหน้าที่เป็นทั้งการพิสูจน์แนวคิดและรากฐานสำหรับการพัฒนาในอนาคตใน AI แบบรักษาความเป็นส่วนตัว การวิจัยเบื้องหลังสร้างกรอบทางคณิตศาสตร์ที่นักวิจัยคนอื่นสามารถสร้างต่อเพื่อลดช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดลส่วนตัวและไม่เป็นส่วนตัว เมื่อสาขานี้ก้าวหน้า เทคนิคเหล่านี้อาจกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับระบบ AI ที่ต้องเรียนรู้จากข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในขณะที่รักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด
การเปิดตัวครั้งนี้เป็นการมีส่วนร่วมที่สำคัญต่อการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบ โดยให้เครื่องมือและความรู้แก่ชุมชนในการสร้างระบบ AI ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น แม้ว่าจะมีข้อจำกัดในปัจจุบัน แต่รากฐานทางคณิตศาสตร์และความพร้อมใช้งานแบบโอเพนซอร์สสร้างโอกาสสำหรับนวัตกรรมต่อเนื่องในพื้นที่สำคัญของการวิจัย AI นี้
อ้างอิง: VaultGemma: The world's most capable differentially private LLM