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局部差分私有化上下文学习
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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。本综述概述和比较了多个与隐私风险相关的技术，并讨论了局限性和进一步研究的领域。
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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。
- 增加的规模使得 LLMs 具备上下文学习（ICL）的能力，通过展示示例来完成特定任务。
- 隐私问题是 LLMs 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。
- 本综述提供了隐私保护方法的系统概述，并对不同方法进行了回顾、分析和比较。
- 讨论了现有框架的局限性，并指出了需要进一步探索的研究领域。
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