FHEを用いた暗号化された大規模言語モデルに向けて

この記事はおそらく、完全準同型暗号（FHE）を大規模言語モデル（LLM）に適用することについて議論しています。その核心は、暗号化されたデータ上で計算を可能にし、プライバシーを保護したLLMの使用を可能にすることです。これには、基盤となるデータを復号化することなく、LLMのトレーニング、推論、またはファインチューニングが含まれる可能性があります。FHEの使用は、医療記録や財務情報など、LLMで使用される機密データに関連するプライバシーに関する懸念に対処できる可能性があります。この記事では、計算オーバーヘッドやパフォーマンスの制限など、LLMでFHEを実装する際の課題と、これらの課題を克服するための潜在的な解決策について探求している可能性があります。

• •FHEは、暗号化されたLLMデータでの計算を可能にします。
• •これにより、LLM操作中のデータの復号化を防ぎ、プライバシーが強化されます。
• •課題には、計算オーバーヘッドとパフォーマンスの最適化が含まれます。