研究人员开发了一种新颖的提示清理方法 PromptGraph,用于发送给大型语言模型 (LLM) 的提示,以增强隐私。该方法将提示建模为属性图谱,其中节点代表单个文本跨度,边捕获它们之间的上下文依赖关系。通过分析这些关系,PromptGraph 可以识别和缓解因看似无害的信息片段之间的关联而产生的隐私风险,与仅考虑单个跨度的现有方法相比,提供了更平衡的隐私和效用方法。 AI
影响 通过对提示中的上下文关系进行建模,增强了发送到云端 LLM 的敏感数据的隐私性。
排序理由 详细介绍 LLM 提示清理新方法的学术论文。
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