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预防资源受限隐私保护下的大语言模型交互中的文本清理效用
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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
本研究探讨在线大语言模型交互中的隐私保护与文本清理之间的矛盾，提出利用小型语言模型评估清理效果，以降低资源损失，并指出基于差分隐私的清理技术存在明显缺陷。
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关键要点
- 本研究探讨在线大语言模型交互中的隐私保护与文本清理之间的矛盾。
- 现有文本清理会严重影响大语言模型的下游任务，导致用户不满和资源浪费。
- 提出利用小型语言模型在用户端评估清理效果，以降低资源损失。
- 基于差分隐私的文本清理技术存在明显缺陷，值得深入探讨。
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