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申请/专利权人：北方健康医疗大数据科技有限公司
摘要：本发明提供一种大语言模型训练中数据隐私的保护方法、系统及设备，属于人工智能领域。该方法包括：获取包含敏感信息的大语言模型训练数据；使用Adapter模块对包含敏感信息的大语言模型训练数据进行数据处理，获得处理后的训练数据，其中，Adapter模块中预先设计有隐私保护机制，用于当Adapter模块进行数据处理时，保护敏感信息不被泄露；使用处理后的训练数据对初始大语言模型进行微调，获得目标大语言模型。通过上述技术方案，通过引入预先设计有隐私保护机制的Adapter模块对包含敏感信息的大语言模型训练数据进行处理，在不影响整体模型性能的前提下，可以实现更有效的数据隐私保护，进而提高后期工作效率。
主权项：1.一种大语言模型训练中数据隐私的保护方法，其特征在于，包括：获取包含敏感信息的大语言模型训练数据；使用Adapter模块对所述包含敏感信息的大语言模型训练数据进行数据处理，获得处理后的训练数据，其中，所述Adapter模块中预先设计有隐私保护机制，用于当Adapter模块进行数据处理时，保护敏感信息不被泄露；使用处理后的训练数据对初始大语言模型进行微调，获得目标大语言模型；其中，所述Adapter模块预先根据大语言模型的架构被嵌入至大语言模型中；其中，使用预先设计好的Adapter模块对所述包含敏感信息的大语言模型训练数据进行数据处理，获得处理后的训练数据，包括：基于预先设计好的Adapter模块，对所述包含敏感信息的大语言模型训练数据采用BGN同态加密方式进行敏感信息处理，并保留目标训练数据；其中，所述基于预先设计好的Adapter模块，对所述包含敏感信息的大语言模型训练数据采用BGN同态加密方式进行敏感信息处理，并保留目标训练数据，包括：生成BGN密钥对，并使用BGN密钥对中的公钥对敏感信息进行加密，得到加密后的大语言模型训练数据；使用BGN同态乘法、BGN同态加法修改Adapter模块的计算逻辑，并用修改后的Adapter模块对加密后的大语言模型训练数据进行同态计算处理，获得计算结果；使用BGN密钥对中的私钥对计算结果进行解密处理，获得目标训练数据。
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