Efficiency at What Cost? Safety and Fairness in Parameter-Efficient Fine-Tuning of LLMs

Mina Taraghi, Yann Pequignot, Amin Nikanjam, Mohamed Amine Merzouk et Foutse Khomh

Article de revue (2026)

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Département:	Département de génie informatique et génie logiciel
Organismes subventionnaires:	Fonds de Recherche du Quebec (FRQ), Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Consortium for Research and Innovation in Aerospace in Quebec (CRIAQ), Thales Canada Inc., Bell Textron Canada Limited, CAE Inc., Bombardier Inc.
Numéro de subvention:	CRDPJ 537462-18
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/80838/
Titre de la revue:	IEEE Transactions on Artificial Intelligence
Maison d'édition:	Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI:	10.1109/tai.2026.3723637
URL officielle:	https://doi.org/10.1109/tai.2026.3723637
Date du dépôt:	27 août 2026 16:41
Dernière modification:	27 août 2026 16:41

Citer en APA 7:	Taraghi, M., Pequignot, Y., Nikanjam, A., Amine Merzouk, M., & Khomh, F. (2026). Efficiency at What Cost? Safety and Fairness in Parameter-Efficient Fine-Tuning of LLMs. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 15 pages. https://doi.org/10.1109/tai.2026.3723637
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