Google veröffentlicht JAX-Privacy 1.0, eine auf JAX aufbauende Bibliothek für differenziell privates maschinelles Lernen. Sie vereinfacht die Implementierung privater Trainingsalgorithmen wie DP-SGD und ermöglicht skalierbares, effizientes Modelltraining auf privaten Daten, einschließlich der Feinabstimmung großer Modelle.
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