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El nuevo marco CTCL genera datos sintéticos que preservan la privacidad utilizando un modelo de 140M de parámetros, evitando el costoso ajuste fino de LLMs a escala de miles de millones. Coincide con las distribuciones de temas, escala eficientemente y supera a las líneas base en conjuntos de datos diversos bajo fuertes garantías de privacidad, como se mostró en ICML 2025.
JamesCarter
JamesCarter
14 de agosto de 2025

El nuevo marco CTCL genera datos sintéticos que preservan la privacidad utilizando un modelo de 140M de parámetros, evitando el costoso ajuste fino de LLMs a escala de miles de millones. Coincide con las distribuciones de temas, escala eficientemente y supera a las líneas base en conjuntos de datos diversos bajo fuertes garantías de privacidad, como se mostró en ICML 2025.

El nuevo marco CTCL genera datos sintéticos que preservan la privacidad utilizando un modelo de 140M de parámetros, evitando el costoso ajuste fino de LLMs a escala de miles de millones. Coincide con las distribuciones de temas, escala eficientemente y supera a las líneas base en conjuntos de datos diversos bajo fuertes garantías de privacidad, como se mostró en ICML 2025. El nuevo marco CTCL genera datos sintéticos que preservan la privacidad utilizando un modelo de 140M de parámetros, evitando el costoso ajuste fino de LLMs a escala de miles de millones. Coincide con las distribuciones de temas, escala eficientemente y supera a las líneas base en conjuntos de datos diversos bajo fuertes garantías de privacidad, como se mostró en ICML 2025. El nuevo marco CTCL genera datos sintéticos que preservan la privacidad utilizando un modelo de 140M de parámetros, evitando el costoso ajuste fino de LLMs a escala de miles de millones. Coincide con las distribuciones de temas, escala eficientemente y supera a las líneas base en conjuntos de datos diversos bajo fuertes garantías de privacidad, como se mostró en ICML 2025. El nuevo marco CTCL genera datos sintéticos que preservan la privacidad utilizando un modelo de 140M de parámetros, evitando el costoso ajuste fino de LLMs a escala de miles de millones. Coincide con las distribuciones de temas, escala eficientemente y supera a las líneas base en conjuntos de datos diversos bajo fuertes garantías de privacidad, como se mostró en ICML 2025. El nuevo marco CTCL genera datos sintéticos que preservan la privacidad utilizando un modelo de 140M de parámetros, evitando el costoso ajuste fino de LLMs a escala de miles de millones. Coincide con las distribuciones de temas, escala eficientemente y supera a las líneas base en conjuntos de datos diversos bajo fuertes garantías de privacidad, como se mostró en ICML 2025.
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