Evaluierung von LLM-Simulatoren als differentiell private Datengeneratoren

arXiv:2604.15461v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: LLM-basierte Simulatoren bieten einen vielversprechenden Weg zur Generierung komplexer synthetischer Daten, wo traditionelle differentiell private (DP) Methoden mit hochdimensionalen Benutzerprofilen kämpfen. Aber können LLMs zuverlässig statistische Verteilungen aus DP-geschützten…