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加密友好的大型语言模型架构
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内容提要
本研究通过改进的同态加密变换器架构，解决了大型语言模型个性化响应中的隐私问题。该方法在个性化微调后加速计算，同时保持性能，为隐私保护的语言模型服务提供了可能性。
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关键要点
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本研究解决了大型语言模型在个性化响应中的隐私问题。
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提出了一种改进的同态加密友好的变换器架构。
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重点关注个性化微调后的推理。
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该方法在保持与明文模型相当的性能的同时，实现了显著的计算加速。
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为隐私保护的语言模型服务提供了可行的概念证明。
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