Esercizio 3

Durante lo sviluppo di un Large Language Model (LLM), un team implementa la "Differential Privacy" (DP) come vincolo di progettazione etica per prevenire la fuga di Informazioni di Identificazione Personale (PII). Questo processo coinvolge un parametro del budget di privacy ε.

Quale delle seguenti opzioni descrive meglio l'impatto risultante da questo vincolo sulle prestazioni del sistema?

  1. La utility del modello rimane costante, ma il tempo di addestramento aumenta esponenzialmente per gestire i livelli di privacy.
  2. Esiste un compromesso intrinseco (trade-off) in cui l'aumento della garanzia di privacy (diminuzione di ε) degrada necessariamente l'accuratezza e il tasso di convergenza del modello.
  3. Il vincolo funge da termine di regolarizzazione, migliorando la generalizzazione impedendo al modello di adattarsi eccessivamente (over-fitting) a specifici punti dati.
  4. I vincoli etici come la Differential Privacy sono puramente architetturali e non influenzano la loss function o i pesi finali del modello.

[Punteggio totale: 3 punti]