I formatori non caricano dataset sulla rete. L'addestramento avviene localmente sulla macchina del formatore utilizzando il proprio hardware e i propri dati. Dopo che l'addestramento è completato, inviano solo i gradienti. I dati grezzi non vengono mai condivisi, memorizzati o ispezionati da nessun altro. La privacy è preservata dal design del sistema piuttosto che da regole o fiducia. Questo consente ai formatori di contribuire con potenza di calcolo e migliorare i modelli senza esporre informazioni sensibili o proprietarie.