論文の概要: PermLLM: Private Inference of Large Language Models within 3 Seconds under WAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18744v1
• Date: Wed, 29 May 2024 04:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:58:09.516860
• Title: PermLLM: Private Inference of Large Language Models within 3 Seconds under WAN
• Title（参考訳）: PermLLM: WAN下での3秒以内の大規模言語モデルのプライベート推論
• Authors: Fei Zheng, Chaochao Chen, Zhongxuan Han, Xiaolin Zheng,
• Abstract要約: ChatGPTは、大きな言語モデル(LLM)時代の到来を示す。 PermLLM は ChatGLM-6B モデルを約3s/token の速度で2パーティのプライベート推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.014325509263536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of ChatGPT marks the arrival of the large language model (LLM) era. While LLMs demonstrate their power in a variety of fields, they also raise serious privacy concerns as the users' queries are sent to the model provider. On the other side, deploying the LLM on the user's device will also leak all the model data. Existing methods based on secure multiparty computation (MPC) managed to protect both the privacy of the model parameters and user queries. However, they require gigabytes of data transfer and several minutes to generate just one token, making them impractical for most real-world applications. To improve the efficiency of private LLM inference, we propose PermLLM, which accelerates the evaluation of non-linear functions using secure random permutation. Along with the optimized secret sharing protocols and homomorphic encryption, PermLLM achieves two-party private inference of the ChatGLM-6B model at the speed of around 3s/token, under a realistic network setting (10ms RTT and 1Gbps bandwidth), which is magnitudes faster than existing MPC solutions.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTの出現は、大きな言語モデル(LLM)時代の到来を表している。 LLMは様々な分野でそのパワーを実証するが、ユーザーのクエリがモデルプロバイダに送られると、深刻なプライバシー上の懸念が生じる。 一方、ユーザーのデバイスにLSMをデプロイすると、すべてのモデルデータがリークされる。 セキュアなマルチパーティ計算(MPC)に基づく既存の手法は、モデルのパラメータとユーザクエリの両方のプライバシを保護することができた。 しかし、1つのトークンだけを生成するには、ギガバイトのデータ転送と数分を要するため、ほとんどの現実世界アプリケーションでは実用的ではない。 セキュアなランダムな置換を用いた非線形関数の評価を高速化するPermLLMを提案する。 PermLLMは、最適化された秘密共有プロトコルと同型暗号化とともに、既存のMPCソリューションよりも大幅に高速な10ms RTTと1Gbpsのネットワーク設定の下で、約3s/tokenの速度でChatGLM-6Bモデルの双方向のプライベート推論を実現する。

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