VaultGemma
VaultGemma — это языковая модель (Large Language Model, LLM) из семейства Gemma от Google Research / DeepMind, впервые представлена 12 сентября 2025 года.
Ключевая особенность VaultGemma: она с нуля (from scratch) была обучена с учётом дифференциальной приватности (differential privacy, DP). То есть весь этап предварительного обучения (pretraining) модели проходит с таким механизмом, чтобы гарантия приватности была встроена в саму основу модели.
Размер: около 1 миллиард параметров (1B parameters).
Почему это важно — риски и мотивация
Современные LLMы обучаются на гигантских корпусах текстов — в том числе веб-документы, научные статьи, код и др. Такие корпуса часто содержат личную информацию, данные, которые могут быть чувствительными, либо даже текст, который пользователь не ожидал, что его модель запомнит и может воспроизвести. Известны атаки по извлечению данных (memorization attacks) — когда через промпты или другие приёмы модель выдаёт куски своего тренировочного корпуса, вплоть до фрагментов с личной информацией.
Дифференциальная приватность (DP) — набор методов, математически формализованных, гарантирующих, что влияние каждого отдельного примера тренировочного набора на итоговую модель будет ограничено. То есть не может быть так, что удаление одного конкретного примера сильно изменит выводы модели — тем самым уменьшается риск утечки информации, связанной с этим примером.
До VaultGemma многие модели применяли DP в фазе дообучения (fine-tuning), или частично, но модель уже могла «запомнить» данные на этапе pretraining. VaultGemma — попытка сделать pretraining полностью приватным.
Как устроена модель — технические детали
Вот основные архитектурные и методологические особенности VaultGemma:
| Характеристика | Что известно |
|---|---|
| Архитектура | Transformer-архитектура только «decoder»-типа. Семейство Gemma. |
| Параметры | ~1B параметров. |
| Длина последовательности (sequence length) | 1024 токена. То есть контекст, который модель может обработать, ограничен ~1024 токенами. |
| Обучающие данные (dataset) | Та же смесь источников, что и у Gemma 2: включает англоязычные веб-документы, код, научные статьи, др. Всего около 13 триллионов токенов в исходном датасете. |
| Обработка и фильтры данных | Фильтрация опасного/чувствительного контента, уменьшение персональной информации, удаление «смешения» (contamination) с наборами для оценки, др. |
| Метод приватного обучения | Используется алгоритм DP-SGD (Differentially Private Stochastic Gradient Descent) с усечением градиентов (clipping), добавлением шума, и другими техниками для уменьшения влияния одного примера. |
| Гарантия приватности | Формальная гарантия: ϵ≤2.0,δ≤1.1×10−10\epsilon ≤ 2.0, \delta ≤ 1.1 × 10^{-10} на уровне последовательности (sequence-level) — то есть учитываются отрезки текста длиной 1024 токена как единица приватности. |
Исследование масштабов — Scaling Laws
При обучении с дифференциальной приватностью появляются дополнительные сложности и компромиссы:
- добавление шума ухудшает стабильность обучения (training stability);
- требуется больше вычислительных ресурсов (больше batch sizes, больше итераций), чтобы достичь приемлемого качества;
- возникают компромиссы между приватностью, данными и вычислениями.
Команда VaultGemma разработала свои scaling laws (законы масштабирования) специально для моделей с DP — формулы/эмпирические зависимости, которые позволяют прогнозировать, как изменение модели, размера батча, количества данных, частоты добавления шума и др. влияет на итоговую производительность.
Это позволило оптимизировать конфигурацию обучения: сколько итераций, какого размера batch, какую длину последовательности и т.д.
Результаты и сравнение
Что известно о производительности, плюсах и ограничениях:
Плюсы:
- Приватность на высоком уровне, встроенная с самого начала, не только на этапах fine-tuning.
- Ничего не обнаружено по «memorization test: моделируемые тесты, где дают префиксы (prefix) из тренировочных данных и проверяют, воспроизводится ли суффикс; VaultGemma не показывал ни точного, ни приблизительного воспроизведения таких суффиксов при тех настройках.
- Модель публично доступна (весовые коэффициенты, документация), что позволяет исследователям использовать её как базу / исследовательский эталон.
Ограничения / компромиссы:
- Утилита («utility gap) — производительность всё же ниже, чем у непривациальных (non-private) моделей того же порядка в ряде задач. То есть защита приватности идёт ценой некоторой потери точности или эффективности.
- Ограничение по контексту — 1024 токена: при задачах, где нужен более длинный контекст, это может быть недостаточным.
- Требования к вычислительным ресурсам выше, чем обычные модели без приватности, особенно при обучении: большие батчи, специальные алгоритмы для шума и обрезания градиентов, оптимизация. Но на этапе инференса (использования) нагрузка меньше.
Возможные применения
VaultGemma может быть полезна в тех сценариях, где приватность критична, особенно если база модели может быть скомпрометирована:
- исследование приватных моделей ИИ;
- приложения, работающие с чувствительным или персональным контентом (например, медицина, финансы, юридические тексты), где важно, чтобы модель не могла выдать данные, находившиеся в тренировочных материалах;
- обеспечение более безопасных чат-ботов, ассистентов, где есть требование GDPR-совместимости и др.;
- компании, которые хотят использовать открытые модели, но с минимальным риском утечки информации.
Вывод
VaultGemma — это значимый шаг в развитии ИИ: попытка сделать так, чтобы мощь языковых моделей соединялась с строгими гарантиями приватности. Это не идеал — есть компромиссы, меньше производительности по сравнению с неприватными моделями, требования к ресурсам — но это именно то направление, которое нужно исследователям и разработчикам, чтобы создавать более ответственные и безопасные AI-системы.
