Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ZkLoRA: Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn với bảo mật có thể xác minh thông qua bằng chứng không kiến ​​thức

Created by
  • Haebom

Tác giả

Guofu Liao, Taotao Wang, Shengli Zhang, Jiqun Zhang, Shi Long, Dathành Tao

Phác thảo

Bài báo này đề xuất phương pháp Thích ứng Hạng Thấp (LoRA), một kỹ thuật tinh chỉnh hiệu quả về tham số để điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) cho các tác vụ cụ thể, và giới thiệu khuôn khổ zkLoRA, tích hợp nó với các bằng chứng không kiến ​​thức (ZKP) để đảm bảo tính bảo mật và khả năng xác minh. zkLoRA sử dụng các kỹ thuật mã hóa như đối số tra cứu, giao thức xác minh tổng và các cam kết đa thức để xác minh cả các phép toán số học và phi số học trong kiến ​​trúc dựa trên Transformer. Nó có thể mở rộng lên đến 13 tỷ tham số trong các LLM mã nguồn mở như LLaMA và cung cấp khả năng xác minh trong suốt quá trình lan truyền, lan truyền ngược và cập nhật tham số, bảo vệ tính riêng tư của các tham số mô hình và dữ liệu huấn luyện. Cuối cùng, zkLoRA cho phép triển khai LLM an toàn và đáng tin cậy trong các môi trường hạn chế.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Việc tích hợp tinh chỉnh LoRA và ZKP mang đến khả năng triển khai LLM an toàn trong môi trường không đáng tin cậy.
ĐảM bảo tính riêng tư của các tham số mô hình và dữ liệu đào tạo.
Nó cung cấp khả năng xác minh cho toàn bộ quá trình truyền bá, truyền ngược và cập nhật tham số.
Nó chứng minh hiệu suất thực tế có thể mở rộng lên tới 13 tỷ tham số.
Limitations:
Cần phải đánh giá thêm về hiệu suất và hiệu quả thực nghiệm của zkLoRA, đặc biệt là khả năng mở rộng sang các mô hình lớn hơn và hiệu suất của nó trong các ứng dụng thực tế.
Sự phức tạp của việc triển khai có thể hạn chế khả năng ứng dụng thực tế.
Việc phụ thuộc vào một số công nghệ mã hóa nhất định có thể khiến bạn gặp phải lỗ hổng bảo mật.
👍