Understanding Privacy Risks of Embeddings Induced by Large Language Models

本篇文章属于LLM系列内容，主要对《Understanding Privacy Risks of Embeddings Induced by Large Language Models》这一文献进行语言转换处理。

理解大型语言模型引发的嵌入隐私风险

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 主要成果
  • 3 分析与不足
  • 4 技术路径

摘要内容提炼

大型语言模型（LLM）在通用人工智能的发展进程中展现出初步特征，但同时也面临着幻觉问题的挑战。为应对这一问题，一种具有前景的解决方式是将外部知识以嵌入形式进行存储，从而辅助LLM实现检索增强生成。然而，这种方式可能带来隐私泄露的风险。近期相关研究证实，通过预先训练的语言模型可以从文本嵌入中部分还原原始内容。相较于传统预训练模型，LLM所具备的显著优势可能进一步加剧此类隐患。因此，我们针对使用LLM时从嵌入中恢复原始信息及预测实体属性的效果进行了深入探讨。实验数据表明，在两种评估任务中，与传统预训练模型相比，LLM无论面对分布内还是分布外的文本均表现出更高的准确率。这一结果凸显了LLM在提升性能的同时也增加了用户隐私遭受威胁的可能性，并揭示了其广泛应用可能带来的潜在负面影响。此外，我们还初步探讨了若干可用于缓解此类风险的应对策略。

1 引言

主要研究发现概述

3 讨论和