Tâche 3

Lors du développement d’un grand modèle de langage (LLM), une équipe met en œuvre la « confidentialité différentielle » (DP) comme contrainte de conception éthique afin d’empêcher la fuite d’informations personnelles identifiables (PII). Ce processus implique un paramètre de budget de confidentialité ε.

Laquelle des propositions suivantes décrit le mieux l’impact résultant de cette contrainte sur les performances du système ?

  1. L’utilité du modèle reste constante, mais le temps d’entraînement augmente exponentiellement pour gérer les couches de confidentialité.
  2. Il existe un compromis inhérent selon lequel l’augmentation de la garantie de confidentialité (diminution de ε) dégrade nécessairement la précision du modèle et son taux de convergence.
  3. La contrainte agit comme un terme de régularisation, améliorant la généralisation en empêchant le modèle de surajuster à des points de données spécifiques.
  4. Les contraintes éthiques comme la confidentialité différentielle sont purement architecturales et n’affectent ni la fonction de perte ni les poids finaux du modèle.

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