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GPT-2 拆分学习中的梯度如何加剧文本泄露：按 token 与按文档计量
原始标题：What Gradients Add to Text Leakage in Split Language Models, Counted per Token and per Document
内容摘要
在 GPT-2 的拆分学习场景中，仅凭客户端层公开权重，攻击者从激活值可还原 94.20% 的 token，加入梯度后升至 97.38%，提高 3.17 个百分点。
内容分类AI 论文与研究
内容层级普通情报
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信息来源HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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