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Une étude sur GPT2 et DistilGPT2 montre que délier les embeddings améliore précision et efficacité mémoire en entraînement différentiellement privé.
Une méthode réduit le coût de communication et préserve la confidentialité en confinant l'adaptation client à un espace de coefficients de faible dimension.