LLMs im Fokus: Neue Schutzmaßnahmen verhindern Datenmemorierung bei Feintuning
In einer aktuellen arXiv‑Studie (2508.14062v1) wird deutlich, dass große Sprachmodelle (LLMs) bei der Feinabstimmung besonders anfällig für das Memorieren sensibler Trainingsdaten sind. Diese Gefahr stellt ein erhebliches Risiko für die Privatsphäre dar, wenn Modelle auf proprietären oder personenbezogenen Daten trainiert werden.
