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Casper：用于保护用户隐私的网络大型语言模型提示清洁技术
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
预训练语言模型（PLMs）在自然语言处理任务中表现出熟练度，但隐私问题是其广泛使用的主要障碍。本综述提供了ICL和提示一般过程中采用的隐私保护方法的概述和比较，同时讨论了这些方法的局限性和需要进一步探索的领域。
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关键要点
- 预训练语言模型（PLMs）在自然语言处理任务中表现出显著的熟练度。
- 大型语言模型（LLMs）是指规模较大的PLMs，具有直接关联的性能和规模。
- 上下文学习（ICL）是一种特殊能力，使LLMs能够通过演示例子为特定任务提供支持。
- 隐私问题是PLMs广泛使用的主要障碍。
- 已有研究考察了与ICL和提示相关的隐私风险，并提出了缓解技术。
- 本综述提供了ICL和提示过程中隐私保护方法的系统概述和比较。
- 讨论了这些框架的局限性及需要进一步探索的领域。
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