この論文では、ユーザーが自分のデータを安全に保護しながら、ラージ言語モデル（LLM）を活用する方法を紹介します。個人情報の露出を最小限に抑えるために、ユーザーは自然言語ガイドライン「privacy profiles」を通じて公開する内容と非公開の内容を指定します。このガイドラインに基づいて、ローカルモデルがクエリを再作成して外部モデルに送信することで、ユーザーはプライバシーとパフォーマンスのバランスを維持できます。この目的のために、個人情報を表示し、合成プライバシープロファイルを提供する多言語データセットPEEPを紹介します。軽量ローカルLLMを使用して実験した結果、fine-tuningによってプライバシーを大幅に向上させ、より大きなゼロショットモデルと同等またはより良いパフォーマンスを達成しました。しかし、ユーザーガイドラインを完全に遵守することは依然として困難であり、これはカスタマイズされたプライバシー設定の理解度の高いモデルの必要性を強調します。
