How Does Quantization Impact Privacy Risk on LLMS for Code?
Notice bibliographique
Résumé
Large language models for code (LLMs4Code) rely heavily on massive training data, including sensitive data, such as cloud service credentials of the projects and personal identifiable information of the developers, raising serious privacy concerns. Membership inference (MI) has recently emerged as an effective tool for assessing privacy risk by identifying whether specific data belong to a model's training set. In parallel, model compression techniques, especially quantization, have gained traction for reducing computational costs and enabling the deployment of large models. However, while quantized models still retain knowledge learned from the original training data, it remains unclear whether quantization affects their ability to retain and expose privacy information. Answering this question is of great importance to understanding privacy risks in real-world deployments. In this work, we conduct the first empirical study on how quantization influences task performance and privacy risk simultaneously in LLMs4Code. To do this, we implement widely used quantization techniques (static and dynamic) to four representative model families, namely Pythia, CodeGen, GPT-Neo, and starcoder2. Our results demonstrate that quantization has a significant impact on reducing the privacy risk relative to the original model. We also uncover a positive correlation between task performance and privacy risk, indicating an underlying trade-off. Moreover, we reveal the possibility that quantizing larger models could yield better balance than using full-precision small models. Finally, we demonstrate that these findings generalize across different architectures, model sizes and MI methods, offering practical guidance for safeguarding privacy when deploying compressed LLMs4Code.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».