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.