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memaudit injeta iscas para auditar memorização durante o treinamento SFT

Traduzido do English → Português (BR)

O memaudit é uma ferramenta que se integra à biblioteca TRL para verificar se o ajuste fino de modelos em dados privados levou à memorização. Ele funciona injetando segredos decoy calibrados no conjunto de dados e monitorando a perda durante o processo de treinamento.

Usa `inject()` para plantar iscas e `MemorizationAuditCallback` para lidar com a auditoria dentro do fluxo de trabalho do SFTTrainer.
Verifica no início do treinamento que cada isca recebe perda sob a configuração real, incluindo mascaramento, empacotamento e configurações LoRA.
Falha na execução se uma canary nunca receber perda, evitando relatórios falsos de tudo limpo.
Gera um relatório JSON local cobrindo testes de inferência de associação e regurgitação com intervalos de confiança.
Inclui uma execução pública de prova no TinyLlama-1.1B-Chat mostrando que o vazamento se correlaciona com a duplicação de dados.

A ferramenta fornece evidências de teste para investigações legais ou de segurança relacionadas à privacidade dos dados, em vez de servir como um certificado de conformidade.

Importância 1/3 Novo ambiente de avaliação com diferenciais Confiança 1/3 Hugging Face Forums Safety & alignment Training methods

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