本文提出了一种新微调方法，通过扩散框架提升预训练大语言模型的计算能力。研究表明，增加扩散步骤可提高模型准确性，显著改善特定主题的问答表现。

本研究提出了一种基于同态加密的隐私保护扩散框架HE-Diffusion，通过最小失真方法和稀疏张量表示提高了效率。实验结果显示，HE-Diffusion比基准方法快500倍，时间成本降低到分钟级别。该研究为隐私保护和高效图像生成铺平了道路。