Google представила релиз JAX-Privacy 1.0 — инструментария для создания и аудита моделей машинного обучения с дифференциальной приватностью. Библиотека построена на основе JAX и предназначена для масштабируемого обучения моделей с защитой приватности данных.
Проблема приватности в эпоху больших данных
От персонализированных рекомендаций до научных открытий — качество моделей искусственного интеллекта напрямую зависит от данных, на которых они обучаются. Однако использование больших и качественных наборов данных требует сохранения приватности отдельных пользователей.
Именно здесь на помощь приходят JAX и JAX-Privacy. Представленный в 2020 году, JAX — это высокопроизводительная библиотека для численных вычислений, созданная специально для масштабируемого машинного обучения. Её ключевые особенности — автоматическое дифференцирование, компиляция Just-In-Time и бесшовное масштабирование на множестве ускорителей — делают её идеальной платформой для построения и обучения сложных моделей.
Технические вызовы дифференциальной приватности
Дифференциальная приватность стала золотым стандартом для количественной оценки и ограничения утечки приватных данных. Этот подход гарантирует, что результат алгоритма практически не изменится независимо от того, включен ли отдельный пример в набор данных или нет.
Хотя теория дифференциальной приватности хорошо проработана, её практическая реализация в масштабном машинном обучении представляет сложность. Наиболее распространенный подход — дифференциально приватный стохастический градиентный спуск — требует кастомизированных процедур батчинга, отсечения градиентов для каждого примера и добавления тщательно калиброванного шума. Этот процесс вычислительно интенсивен и может быть сложен для корректной и эффективной реализации, особенно в масштабах современных фундаментальных моделей.
JAX-Privacy позволяет исследователям и разработчикам обучать и дообучать фундаментальные модели на приватных данных, используя современные алгоритмы дифференциальной приватности масштабируемым и эффективным способом благодаря примитивным строительным блокам для отсечения градиентов и генерации коррелированного шума.
Что предлагает JAX-Privacy 1.0
Новая версия библиотеки упрощает сложности дифференциальной приватности, предоставляя набор тщательно спроектированных компонентов:
- Базовые строительные блоки: библиотека предлагает корректные и эффективные реализации фундаментальных примитивов дифференциальной приватности, включая отсечение градиентов для каждого примера, добавление шума и построение батчей данных.
- Современные алгоритмы: JAX-Privacy выходит за рамки базовых методов, поддерживая продвинутые подходы вроде дифференциально приватной матричной факторизации, которые используют инжекцию коррелированного шума между итерациями.
- Масштабируемость: все компоненты разработаны для бесшовной работы с нативными возможностями параллелизма JAX. Это означает возможность обучения крупномасштабных моделей, требующих параллелизма данных и моделей, без сложного кастомного кода.
- Корректность и аудит: библиотека построена на основе современной библиотеки Google для учета дифференциальной приватности, гарантируя математическую корректность калибровки шума.
JAX-Privacy реализует разнообразные фундаментальные инструменты для отсечения, добавления шума, выбора батчей, учета и аудита, которые могут комбинироваться различными способами для построения сквозных планов обучения с дифференциальной приватностью.
Выпуск JAX-Privacy 1.0 — это не просто очередное обновление библиотеки, а важный шаг в демократизации приватного машинного обучения. Вместо того чтобы каждый раз заново изобретать колесо для реализации дифференциальной приватности, разработчики получают готовый, оттестированный инструмент, который уже доказал свою эффективность в продакшене Google. Особенно ценно, что библиотека изначально заточена под распределенные вычисления — именно то, что нужно для обучения современных LLM без компромиссов в приватности.
От исследований к практике
Одним из наиболее перспективных аспектов JAX-Privacy является её практическое применение. Библиотека разработана для поддержки современных фреймворков машинного обучения, используемых для предобучения и тонкой настройки моделей.
По материалам Google Research.