大規模言語モデルから人間に整合したプライバシー感度評価を抽出する
arXiv cs.CL / 2026/4/1
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要点
- 本論文は、テキストに対する正確なプライバシー感度評価を目標とし、LLMが人間のプライバシー判断に匹敵する一方で、機密データに対して大規模に実行するにはコストが高すぎる点を指摘する。
- Mistral Large 3（675B）のプライバシー評価能力を、はるかに小さなエンコーダ分類器（約1.5億パラメータまで）へ蒸留し、プライバシースコアリングをより実用的にすることを提案する。
- 著者らは、10の多様な領域にまたがる、プライバシー注釈付きテキストの大規模かつマルチドメインなデータセットを用いて学習し、人間の注釈との強い一致を維持しつつ軽量モデルを構築する。
- この手法は、人間がラベル付けしたテストデータで検証され、脱識別（デ-identification）システムのための利用可能な評価指標として提示される。これにより、実運用のプライバシーワークフローでの実現可能性が向上する。
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