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Preempting the Utility of Text Sanitization in Resource-Constrained Privacy-Preserving Interactions with Large 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
本研究探讨了在线大语言模型（LLM）交互中的隐私保护与文本清理之间的矛盾，指出现有清理方法影响LLM性能，导致用户不满。提出利用小型语言模型（SLM）评估清理效果，以减少资源浪费，并指出基于差分隐私的清理技术存在问题，需进一步研究。
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关键要点
- 本研究探讨了在线大语言模型（LLM）交互中的隐私保护与文本清理之间的矛盾。
- 现有的文本清理方法会严重影响LLM的性能，导致用户不满和资源浪费。
- 提出利用小型语言模型（SLM）在用户端评估清理效果，以减少资源损失。
- 基于差分隐私的文本清理技术存在明显问题，需进一步研究。
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