論文の概要: No Free Lunch Theorem for Privacy-Preserving LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20681v1
• Date: Fri, 31 May 2024 08:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:07:03.106719
• Title: No Free Lunch Theorem for Privacy-Preserving LLM Inference
• Title（参考訳）: プライバシ保護LDM推論のための自由ランチ理論
• Authors: Xiaojin Zhang, Yulin Fei, Yan Kang, Wei Chen, Lixin Fan, Hai Jin, Qiang Yang,
• Abstract要約: 本研究では,プライバシ保護型大規模言語モデル(LLM)を推定するためのフレームワークを開発する。 プライバシー保護とユーティリティの相互作用を調べるための、しっかりとした理論的基盤を築いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.554456047738295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Individuals and businesses have been significantly benefited by Large Language Models (LLMs) including PaLM, Gemini and ChatGPT in various ways. For example, LLMs enhance productivity, reduce costs, and enable us to focus on more valuable tasks. Furthermore, LLMs possess the capacity to sift through extensive datasets, uncover underlying patterns, and furnish critical insights that propel the frontiers of technology and science. However, LLMs also pose privacy concerns. Users' interactions with LLMs may expose their sensitive personal or company information. A lack of robust privacy safeguards and legal frameworks could permit the unwarranted intrusion or improper handling of individual data, thereby risking infringements of privacy and the theft of personal identities. To ensure privacy, it is essential to minimize the dependency between shared prompts and private information. Various randomization approaches have been proposed to protect prompts' privacy, but they may incur utility loss compared to unprotected LLMs prompting. Therefore, it is essential to evaluate the balance between the risk of privacy leakage and loss of utility when conducting effective protection mechanisms. The current study develops a framework for inferring privacy-protected Large Language Models (LLMs) and lays down a solid theoretical basis for examining the interplay between privacy preservation and utility. The core insight is encapsulated within a theorem that is called as the NFL (abbreviation of the word No-Free-Lunch) Theorem.
• Abstract（参考訳）: 個人やビジネスは、PaLM、Gemini、ChatGPTを含む大規模言語モデル(LLM)によって、様々な面で大きな恩恵を受けている。 例えば、LLMは生産性を高め、コストを削減し、より価値のあるタスクに集中できるようにします。 さらに、LLMは広範なデータセットを探索し、基礎となるパターンを明らかにし、技術と科学のフロンティアを広める重要な洞察を与える能力を持っている。 しかし、LSMはプライバシーにも懸念を抱いている。 LLMとのユーザインタラクションは、機密性の高い個人情報や企業情報を公開する可能性がある。 堅牢なプライバシー保護と法的枠組みの欠如は、個人データの不正な侵入や不正な扱いを許す可能性があるため、プライバシーの侵害や個人情報の盗難を危険にさらす可能性がある。 プライバシーを確保するためには、共有プロンプトと個人情報間の依存関係を最小限にすることが不可欠である。 プロンプトのプライバシを保護するために様々なランダム化手法が提案されているが、非プロンプトLLMのプロンプトに比べて実用上の損失が生じる可能性がある。 したがって、効果的な保護機構を実行する際には、プライバシリークのリスクとユーティリティの損失のバランスを評価することが不可欠である。 本研究は,プライバシ保護された大規模言語モデル(LLM)を推定するためのフレームワークを開発し,プライバシ保護とユーティリティの相互作用を調べるための理論的根拠を定めている。 中心となる洞察はNFL定理(No-Free-Lunch)と呼ばれる定理にカプセル化される。

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