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。

本文研究了流行模型中预训练表示的个人信息程度，发现复杂模型和大量数据可能导致数据泄露。作者比较和评估了多语言数据集上的情感分析特征，强调了隐私保护方法的重要性。作者还发现高度隐私保护的技术可能会对模型效用产生严重影响，建议使用混合或度量隐私方法来解决。