探索合成数据隐私实证：能力与隐私的权衡

该研究对比了直接微调、DP-SGD 及合成数据生成在医疗记录上的能力与隐私泄露平衡。直接微调能力最强但隐私泄露最大，而基于独特性感知指令的合成数据生成提供了更优平衡。隐私感知重写相比朴素改写能提升多种模型的保护效果，且更强能力的重写模型通常降低下游泄露风险。