PrE-Text: Training Language Models on Private Federated Data in the Age of LLMs

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Hou, Charlie, Shrivastava, Akshat, Zhan, Hongyuan, Conway, Rylan, Le, Trang, Sagar, Adithya, Fanti, Giulia, Lazar, Daniel
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Machine Learning Artificial Intelligence Computation and Language Cryptography and Security Distributed, Parallel, and Cluster Computing
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2406.02958