使用差分隐私的参数高效微调，实现大型语言模型中鲁棒的指令适应

这篇文章可能讨论了一种新的大型语言模型（LLM）微调方法。它侧重于两个关键方面：参数效率和差分隐私。参数效率表明该方法旨在用更少的参数实现良好的性能，从而可能降低计算成本。差分隐私意味着该方法旨在保护训练数据的隐私。这些技术的结合表明，重点是开发既易于训练又能够抵御隐私泄露的LLM，特别是在指令适应的背景下，模型被训练以遵循指令。