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申请/专利权人：天津大学
摘要：本公开提供了一种大语言模型的隐私保护方法、装置、设备、介质及程序产品，应用于人工智能技术领域及隐私保护技术领域。该方法包括：利用大语言模型对文本数据集进行数据增强处理，得到目标文本数据集；针对L层中的第l层以及M个目标文本数据中的第m个目标文本数据，利用第m个目标文本数据，确定第l层的K个神经元的隐私归因得分矩阵，得到第l层的M个隐私归因得分矩阵；根据第l层的M个隐私归因得分矩阵，确定第l层的目标隐私神经元，得到大语言模型中L层的目标隐私神经元；基于激活修补技术和添加线性导向向量的技术，对大语言模型中L层的目标隐私神经元进行模型编辑，得到编辑后的大语言模型。
主权项：1.一种大语言模型的隐私保护方法，所述大语言模型包括L层，每层包括K个神经元，所述方法包括：利用大语言模型对文本数据集进行数据增强处理，得到目标文本数据集，其中，所述目标文本数据集包括M个目标文本数据，每个所述目标文本数据包括隐私数据；针对所述L层中的第l层以及所述M个目标文本数据中的第m个目标文本数据，利用所述第m个目标文本数据，确定所述第l层的K个神经元的隐私归因得分矩阵，得到所述第l层的M个隐私归因得分矩阵，其中，每个所述隐私归因得分矩阵包括K个隐私归因得分，所述K个隐私归因得分中的第k个隐私归因得分是通过确定所述K个神经元中的第k个神经元的隐私归因得分得到的，所述第k个隐私归因得分表征所述第k个神经元导致所述第m个目标文本数据的隐私数据泄露的因果关联程度，L、K和M均为≥1的正整数，1≤l≤L，1≤k≤K，1≤m≤M；根据所述第l层的M个隐私归因得分矩阵，确定所述第l层的目标隐私神经元，得到所述大语言模型中L层的目标隐私神经元，其中，所述目标隐私神经元为与所述目标文本数据的隐私数据相关联的神经元；基于激活修补技术和添加线性导向向量的技术，对所述大语言模型中L层的目标隐私神经元进行模型编辑，得到编辑后的大语言模型，其中，所述线性导向向量是通过利用脱敏文本数据计算所述目标隐私神经元的激活值和利用所述目标文本数据计算所述目标隐私神经元的激活值之间的差异值确定得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 大语言模型的隐私保护方法、装置、设备、介质及程序产品
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