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Papillon: Privacy Protection through Integration of Internet-based and Local Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为隐私意识委托的新任务，旨在解决用户在使用大型语言模型时的隐私泄露问题。该方法结合API模型和本地模型，在85.5%的用户查询中保持高响应质量，同时将隐私泄漏限制在7.5%以内。
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关键要点
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本研究提出了一种名为隐私意识委托的新任务，旨在解决用户在使用大型语言模型时的隐私泄露问题。
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该方法结合了API模型和本地模型，以增强用户隐私保护。
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研究表明，该多阶段语言模型管道在85.5%的用户查询中保持高响应质量。
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隐私泄漏被限制在7.5%以内，显示出该方法的有效性。
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