使用FHE实现加密大型语言模型

这篇文章可能讨论了将全同态加密（FHE）应用于大型语言模型（LLM）。其核心思想是能够在加密数据上进行计算，从而实现保护隐私的LLM使用。这可能涉及在不解密底层数据的情况下训练、推理或微调LLM。使用FHE可以解决与LLM中使用的敏感数据（如医疗记录或财务信息）相关的隐私问题。这篇文章可能探讨了使用LLM实现FHE的挑战，例如计算开销和性能限制，以及克服这些障碍的潜在解决方案。

• •FHE 能够在加密的 LLM 数据上进行计算。
• •这通过在 LLM 操作期间防止数据解密来增强隐私。
• •挑战包括计算开销和性能优化。