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新框架可自动近似Transformer模型，加速同态加密推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了ATLAS，一个旨在优化Transformer模型近似以实现高效同态推理的自动化框架。该新系统解决了配置每层近似设置的挑战，这对于在全同态加密（FHE）中降低延迟和保持预测准确性至关重要。ATLAS采用两阶段优化策略和代理模型来导航庞大的可能配置搜索空间，使得在FHE下部署BERT、ViT和LLaMA 3等复杂模型成为可能。 AI

影响 通过同态加密，能够更高效、更私密地推理大型Transformer模型。

排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了一种优化AI模型以完成特定计算任务的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新框架可自动近似Transformer模型，加速同态加密推理

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jianhang Xie, Sicheng Tan, Vishnu Naresh Boddeti, Zhichao Lu ·

    ATLAS: Automated Approximation of Transformers for Efficient Homomorphic Inference in One Hour

    arXiv:2607.23478v1 Announce Type: cross Abstract: Fully homomorphic encryption (FHE) provides strong cryptographic guarantees for private inference, but deploying transformer models under FHE remains prohibitively expensive. A key bottleneck is that non-linear operations such as …

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