核心概念
비용 효율적이고 자기 적응적인 LLM 흔들기 및 복구 메커니즘인 CypherTalk을 제안합니다. 이를 통해 암호화 기반 또는 차등 프라이버시 기반 방법과 유사한 정확도 결과를 달성할 수 있습니다.
摘要
이 논문은 LLM을 클라우드 플랫폼에서 사용자 맞춤형으로 훈련하고 배포할 수 있는 비용 효율적이고 자기 적응적인 CypherTalk 프레임워크를 소개합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다:
- 키 생성 단계: 수직 및 수평 흔들기를 위한 고유한 키 쌍을 생성합니다.
- 키 이식 단계: 모델의 표현 계층을 변형하고 원래 모델의 기능을 복원하는 단계입니다.
- 개인정보 보호 미세 조정 단계: 클라이언트가 제공한 개인정보 보호 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.
- 개인정보 보호 추론 단계: 클라이언트가 보유한 키를 사용하여 쿼리를 처리하고 결과를 얻습니다.
실험 결과, CypherTalk은 암호화 기반 및 차등 프라이버시 기반 방법과 비교하여 우수한 성능을 보였습니다. 또한 보안 분석에서도 강력한 개인정보 보호 기능을 입증했습니다.
統計資料
암호화 기반 방법은 복잡성으로 인해 개인정보 보호 미세 조정을 지원할 수 없습니다.
차등 프라이버시 기반 방법은 프라이버시 매개변수에 크게 의존하며, 레이어 크기가 증가할수록 정확도가 크게 떨어집니다.
CypherTalk은 암호화 기반 및 차등 프라이버시 기반 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.
引述
"CypherTalk은 비용 효율적이고 자기 적응적인 LLM 흔들기 및 복구 메커니즘을 제공합니다."
"CypherTalk은 개인정보 보호와 모델 성능 간의 균형을 효과적으로 달성합니다."