研究人员开发了 MOAI,一个旨在通过同态加密 (HE) 提高非交互式安全 Transformer 推理效率的新型框架。MOAI 通过优化评估流程、采用无旋转的 Softmax 和 LayerNorm 算法以及减少矩阵乘法中的 HE 旋转来解决 HE 的计算开销问题。与现有方法相比,这种方法显著缩短了评估时间,并在 BERT-base、Powerformer 和 LLaMA-3-8B 等模型上展示了潜在应用。 AI
影响 通过显著降低同态加密的计算开销,增强了大型语言模型推理的隐私性。
排序理由 该条目是一篇研究论文,详细介绍了用于安全 Transformer 推理的新技术框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Association for Computational Linguistics
- homomorphic encryption
- LayerNorm
- LLaMA-3-8B
- MOAI
- Moon et al.
- Park et al.
- Powerformer
- Softmax
- THOR
- transformer inference
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