Hugging Face - Blog
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使用完全同态加密实现加密大型语言模型
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了使用完全同态加密（FHE）实现加密大型语言模型的方法，解决了用户隐私问题。作者提出了在客户端机器上部署模型的解决方案，并介绍了Zama公司的FHE解决方案。文章展示了使用Hugging Face transformers库和Concrete-Python实现FHE模型的过程，并展示了FHE模型的预测质量。文章还介绍了量化模型和编译到FHE的过程。最后，作者总结了该方法对用户隐私和模型所有者的好处。
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关键要点
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大型语言模型（LLM）在编程、内容创作、文本分析等领域提高生产力。
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用户隐私问题是LLM应用中的主要顾虑，尤其在医疗、金融和法律等领域。
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在客户端机器上部署模型的方案存在高成本和知识产权泄露风险。
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Zama提出使用完全同态加密（FHE）来解决LLM的隐私问题，保护用户隐私和模型知识产权。
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FHE允许在加密数据上执行函数，保持模型预测质量。
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通过Hugging Face transformers库和Concrete-Python实现FHE模型的过程。
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模型权重和激活值需要量化为整数，以便在加密值上进行推理。
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4位量化可以保持96%的原始准确率，适用于加密数据的LLM推理。
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在Hugging Face GPT2模型中应用FHE，重写前向传播以包含量化操作。
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编译注意力头以适应FHE，运行时显示电路编译的位宽。
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在FHE中，注意力机制的计算复杂度高，随着序列长度增加，计算需求呈平方增长。
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Zama的解决方案为用户隐私和模型所有者提供了双重保护，允许在加密数据上进行计算和预测。
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