研究人员开发了一个新框架,用于审计和缓解云边协同解码系统中的隐私泄露。这些系统使用边缘设备上的小型语言模型处理私有数据,并将其预测与云端托管的大型语言模型融合。所提出的名为CoVeil的方法动态优化传输信号,将数据泄露减少高达87.2%,同时保持协同质量,这在构建的问答数据集上得到了证明。 AI
影响 这项研究可能导致更安全地部署大语言模型来处理敏感数据,从而在注重隐私的应用中得到更广泛的应用。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文,详细介绍了一个新的框架和方法,用于解决特定AI系统架构中的隐私问题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Cloud-Edge Collaborative Decoding
- CoVeil
- DagsHub
- Hugging Face
- large language models
- QA datasets
- small language model
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