LLM4Gov: a privacy-preserving approach to teacher-student fine-tuning of distilled LLMs for the public sector (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC ; SANTOS, BRUCCE NEVES DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/lasdigov.2025.9471
- Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; GOVERNO ELETRÔNICO; PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):
16. Paz, justiça e instituições eficazes
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2025
- Source:
- Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MARCACINI, Ricardo Marcondes et al. LLM4Gov: a privacy-preserving approach to teacher-student fine-tuning of distilled LLMs for the public sector. 2025, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5753/lasdigov.2025.9471. Acesso em: 11 fev. 2026. -
APA
Marcacini, R. M., Valverde-Rebaza, J. C., Turine, M. A. S., Santos, B. N. dos, Levcovitz, S., & Rezende, S. O. (2025). LLM4Gov: a privacy-preserving approach to teacher-student fine-tuning of distilled LLMs for the public sector. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/lasdigov.2025.9471 -
NLM
Marcacini RM, Valverde-Rebaza JC, Turine MAS, Santos BN dos, Levcovitz S, Rezende SO. LLM4Gov: a privacy-preserving approach to teacher-student fine-tuning of distilled LLMs for the public sector [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/lasdigov.2025.9471 -
Vancouver
Marcacini RM, Valverde-Rebaza JC, Turine MAS, Santos BN dos, Levcovitz S, Rezende SO. LLM4Gov: a privacy-preserving approach to teacher-student fine-tuning of distilled LLMs for the public sector [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/lasdigov.2025.9471 - Multi-domain aspect extraction using bidirectional encoder representations from transformers
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Informações sobre o DOI: 10.5753/lasdigov.2025.9471 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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