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ScaleOT框架亮相AAAI 2025：提升隐私保护50%，降算力成本90%

近日，在全球人工智能顶级学术会议AAAI2025期间，蚂蚁数科、浙江大学、利物浦大学和华东师范大学联合团队提出创新的跨域微调（offsite-tuning）框架——ScaleOT。该框架能在模型性能无损前提下，将隐私保护效果提升50%，与知识蒸馏技术相比，算力消耗显著降低90%，为百亿级参数模型的跨域微调提供高效轻量化方案，论文因创新性入选AAAI的oral论文(本届大会近13000篇投稿，口头报告比例仅4.6%)。跨域微调是目前业内保护模型产权与数据隐私的主流方案，通过有损压缩将大模型转换为仿真器，数据持有方基于其训练适配器并返回给大模型完成调优，数据和模型均未出域，可保护双方隐私，但存在局限性:一是“均匀抽积木”式处理易致模型关键层缺失，使性能显著下降;二是用蒸馏技术弥补性能损失，计算成本高;且现有方法隐私保护缺乏灵活性。