Los formadores no suben conjuntos de datos a la red. La formación se realiza localmente en la propia máquina del formador utilizando su hardware y datos. Una vez completada la formación, solo presentan los gradientes. Los datos en bruto nunca se comparten, almacenan ni inspeccionan por nadie más. La privacidad se preserva mediante el diseño del sistema más que por las reglas o la confianza. Esto permite a los formadores contribuir, calcular y mejorar modelos sin exponer información sensible o propietaria.