什么是私有大型语言模型？在私有环境中运行大型语言模型 - privateGPT 及其他

什么是私有大型语言模型？在私有环境中运行大型语言模型 - privateGPT 及其他

私有大型语言模型通过定制化增强数据控制，以满足组织政策和隐私需求，确保合法合规并最小化数据泄露等风险。在安全环境中运行，它们减少了第三方访问，保护敏感数据免受未经授权的暴露。私有大型语言模型可以设计成与组织的现有系统、网络和数据库无缝集成。组织可以在私有大型语言模型中实施定制的安全措施来保护敏感信息。

确保人工智能中的隐私

想象一下，你身处一个熙熙攘攘的国际会议中，周围是人工智能研究人员、数据科学家和隐私倡导者。空气中弥漫着期待和新鲜煮咖啡的香味。大家聚集在这里，有着共同的目的：一窥技术的未来，特别是大型语言模型（LLMs）的迷人世界，并在利用它们的潜力和保护用户数据隐私之间找到微妙的平衡。让我们将大型语言模型（LLMs）引入这个充满活力的场景。这些模型就像亚历山大和那烂陀的庞大图书馆，但它们不是由卷轴和书籍构成，而是由互联网每个角落的数字文本构建。这使它们非常擅长理解和生成人类语言，从创作诗歌到编写软件，基本上连接了人类的创造力和机器的效率。它们不仅是人工智能进化的另一步，而是朝着可以与我们一起交流、学习和创造的机器迈出的巨大飞跃。LLM是一种神经网络，旨在理解、产生和参与类似于人类语言的文本。这些模型，深度神经网络，是在大量文本数据上训练的，通常涵盖了大量公开可访问的互联网文本。

现在，让我们将这个问题带回家。你很可能在使用或与LLMs的元素互动时，根据模糊的描述让虚拟助手播放你最喜欢的歌曲，或者当你惊叹于你的电子邮件客户端如何以一种令人毛骨悚然的方式完成你的句子，这反映了你的写作风格。LLMs在前所未有的规模上解码和生成语言的能力使这些日常奇迹成为可能。

但这是我们的集体专业知识和关注点相交的地方：我们如何在确保尊重和保护它们学习的用户隐私的同时，继续推进这些令人敬畏的模型？这是一个在我们社区引起深刻共鸣的问题。当我们推动LLMs能做的事情的边界时，我们也在开创复杂的技术来匿名化数据，实施强大的同意机制，并确保我们开发的AI系统是健全和有原则的。正如一个精心制作的算法必须在效率、准确性和安全性之间进行权衡一样，LLMs的部署必须在创新的巨大潜力和保护个人隐私的迫切需要之间找到平衡。

LLM部署中的隐私悖论

LLMs相关的隐私挑战的核心是一个悖论：模型需要大量的数据来学习并变得更有效，但这些数据通常包含个人或敏感信息。在医疗保健、金融和法律服务等行业，保密至关重要，通过LLM的输出意外暴露数据可能会产生深远的后果。

数据匿名化——旨在将个人数据转换为无法检索或重建数据主体身份的状态的过程——对保护隐私至关重要，涉及一系列算法更改，精心剥离或修改数据集中的可识别标记。这一努力的核心在于确保匿名化的数据仍然没有直接标识符，如姓名、地址或社会安全号码，从而使数据集中的主体匿名。数据匿名化的复杂性远远超出了仅仅从数据集中删除姓名或其他直接标识符。这是因为看似不可识别的数据的独特组合常常会导致重新识别，特别是当这些数据集与其他公开可用的信息合并时。这种情况通常被称为“马赛克效应”或“数据链接”，即当独立的匿名数据片段放在一起时，可以揭示个人的身份。

一个具体的例子是2006年的Netflix Prize数据集事件。Netflix发布了一个由数十万用户的电影评分数据集，以改进其推荐算法。数据集被认为是匿名的，因为它不包含姓名或地址等直接标识符。然而，德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员证明，通过将所谓的匿名Netflix数据与互联网电影数据库（IMDb）上的电影评分进行交叉引用，可以重新识别个人。通过比较独特的评分模式和时间戳，他们能够跨两个数据集匹配特定用户，从而侵犯了用户的隐私（参考：https://www.cs.utexas.edu/~shmat/shmat_oak08netflix.pdf）。

这些挑战因法律环境而变得更加复杂，像欧盟的通用数据保护条例（GDPR）和加州消费者隐私法案（CCPA）这样的法规为数据隐私设定了高标准，使匿名化过程不仅仅是一个技术问题，也是一个法律问题。然而，尽管存在这些障碍，找到有效的数据匿名化方法至关重要。一些有前景的方法包括数据标记化，其中敏感信息被替换为非敏感等价物，以及差分隐私，它通过向数据添加噪声来防止重新识别，同时保留数据对模型训练的有用性。 在监管和伦理领域中私有大型语言模型的兴起以及解决隐私挑战的解决方案

设想一个世界，你托付给医疗工作者、银行或法律顾问的信息被保存在一个安全的存储库中，只有你授权的人才能打开。这是私有LLMs提供的保证。这些平台不仅仅是标准的AI；它们是为保护医疗、金融和法律部门相关的机密数据而特别构建的防御措施。像GDPR这样的法律保护我们的数字特权，迫使处理我们个人细节的公司尊重我们的隐私并积极保护它。私有LLMs通过提出定制策略来应对这一挑战，允许公司利用强大的AI功能而不会危及我们的数据。

私有LLMs通过定制化增强数据控制，以满足组织政策和隐私需求，确保合法合规并最小化数据泄露等风险。在安全环境中运行，它们减少了第三方访问，保护敏感数据免受未经授权的暴露。私有LLMs可以设计成与组织的现有系统、网络和数据库无缝集成。组织可以在私有LLMs中实施定制的安全措施来保护敏感信息。为了在使用LLMs时保护隐私，已经开发了各种有希望的策略。这些包括：

联合学习：这种创新方法在多个分散的设备或服务器上训练模型，而不需要共享数据。这种方法确保数据在本地设备上保持私密和安全，显著降低了模型训练期间的数据泄露风险。

同态加密：一种尖端的加密方法，允许在加密形式下处理数据，确保敏感信息的隐私，同时还能够进行有意义的计算操作。这种技术对于保护LLM应用中用户输入的机密性非常有益，尽管可能会影响计算效率和模型性能。

LLMs的本地部署：选择在本地部署提供了一种直接的方式来增强数据隐私。像privateGPT这样的解决方案是专注于隐私的LLMs，可以部署在组织的安全可靠的基础架构内，确保对数据和模型的控制，并显著降低与外部数据访问相关的风险。将本地部署的LLMs与向量数据库结合使用可以进一步增强隐私，通过安全地提供自定义上下文，从而提高准确性并减少错误信息。

虽然LLMs的云部署提供了可扩展性、成本效益和易用性等好处，但对数据隐私、安全性以及潜在的高成本，尤其是在大规模使用时的担忧，使得本地部署成为许多组织有吸引力的选择。本地运行LLMs提供了更多的控制，如果已经有必要的硬件，潜在的更低成本，以及更大的隐私。但它也带来了挑战，如更高的前期成本、复杂性、有限的可扩展性和对预训练模型的访问需求。

本地运行自定义数据的LLMs（指南）

为本地执行设置大型语言模型（LLMs）涉及创建一个环境，这些模型可以在没有外部服务的情况下独立运行，确保所有数据处理都发生在一个受控和安全的环境中。对于处理敏感信息或在严格的数据保护法规下运营的组织来说，这个过程至关重要。让我们开始一步步的冒险，为我们的项目搭建舞台。一旦我们奠定了基础，我们将直接投入生活 -

评估您的需求

根据您的用例确定您需要的LLM的大小。较大的模型需要更多的计算能力和内存。

评估您的基础设施，确保它可以支持模型的要求。这包括硬件（GPU/CPU）、软件依赖项和存储。

选择模型

选择适合您需求的LLM。选项包括GPT（根据您的所需大小和功能选择不同版本）、BERT等。一些模型是开源的，而其他模型可能需要许可。

设置您的基础设施

硬件：确保您有必要的计算资源。对于像GPT-3或GPT-4这样的大型模型，建议使用GPU进行高效的训练和推理。

软件：安装必要的软件依赖项，如Python、TensorFlow或PyTorch，以及特定于您使用的模型的其他库。

下载和安装模型

对于开源模型，从官方存储库或通过专有模型的许可分销商下载模型权重和配置。

按照特定于模型的安装说明进行操作。这可能涉及设置Python环境、安装库和加载模型权重。

准备您的数据（可选）

如果您计划在您的数据上微调模型，请根据模型的要求预处理您的数据。这可能包括标记化、规范化和批处理。

微调模型（可选）

微调根据您的特定数据集调整模型的权重，提高与您的用例相关的任务的性能。

使用模型开发人员提供的培训脚本或根据模型的架构创建您自己的脚本。

设置推理管道

创建脚本或应用程序，将数据输入模型并处理其输出。这可能涉及设置API、命令行界面或将模型集成到现有软件中。

实施安全措施

实施数据传输和静态数据加密。使用支持加密的数据传输和存储解决方案。

通过身份验证和授权机制限制对模型和数据的访问。

监控和维护

定期监控系统的性能和安全问题。

根据需要更新模型和依赖项，以纳入改进和安全补丁。

合规性和伦理

确保您对LLMs的使用符合当地和国际数据保护法律（例如，GDPR、CCPA）。

考虑您用例的伦理影响，包括模型中的潜在偏见及其输出对用户的影响。

本地运行自定义数据的LLMs（示例）

打开一个终端窗口——这是您将输入命令的地方。将此行复制并粘贴到其中：

pip install torch transformers

打开您最喜欢的文本编辑器——它可以是记事本、VSCode或任何您喜欢的写作工具。保存一个名为local_gpt2_example.py的新文件。

在笔记本的顶部，写下这些行：

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModelimport torch

注意：您可能需要在终端上运行以下命令：

pip install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

现在，我们需要教会您的计算机理解您和GPT-2。让我们写：

# 设置EOS标记为填充标记

想一个句子或故事开头。用您的想法替换“Your text prompt here”：

生成注意力掩码：

attention_mask = encoded_input['attention_mask']

从您的模型生成输出：

解码生成的文本：

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)print(generated_text)

保存您的笔记本。回到终端，导航到您的文件保存位置，并输入：

python local_gpt2_example.py

私有LLMs的挑战

计算能力：本地运行和微调LLMs需要大量的计算资源，包括强大的GPU和大量的存储容量，这可能是昂贵的。

技术专长：组织需要能够管理训练、微调和维护LLMs复杂性的熟练AI专业人员。

数据量和质量：微调的有效性取决于大量高质量数据集的可用性。数据有限的组织可能发现很难实现所需的模型性能。

偏见和公平性：如果没有仔细的监督，就有可能在模型中引入或延续偏见，特别是如果训练数据不多样化或不代表。

持续更新：随着时间的推移保持模型的相关性需要持续的更新和重新训练，这可能是资源密集型的。

可扩展性挑战：随着组织需求的增长，扩展私有LLMs以适应不断增长的数据量和请求可能会带来技术和后勤挑战。

结论和进一步阅读

采用私有LLMs是利用尖端AI技术的机会，这种技术尊重每个人的隐私并遵守规则。这些智能模型可以完成惊人的壮举，例如保护敏感数据，根据特定业务需求定制AI，并促进创造独特的创新解决方案，使公司与竞争对手区分开来。

但到达那里可能是具有挑战性的。它需要大量的资源，而且模型可能有时表现不如预期，因为它们需要很多好的数据。保持一切顺利和最新的工作是巨大的。此外，使这些高级工具适应公司已经建立的可能是棘手的。

尽管存在挑战，您参与私有LLMs的开发和保护隐私的AI至关重要且令人兴奋。这是关于开创数据隐私的新方法，设计更高效的算法，并确保负责任地使用AI。

对于那些有兴趣深入研究私有LLMs和保护隐私的机器学习的人，一些资源和社区因其丰富的内容和积极的参与而脱颖而出。以下是一些开始的建议：

LLM安全与隐私在GitHub上：一个专门致力于LLM安全与隐私的GitHub存储库。这是一个分享工具、技术和讨论的中心，用于确保LLMs的安全性和隐私保护功能。这个社区非常适合希望为正在进行的项目做出贡献或从中学习的开发者和研究人员（https://github.com/chawins/llm-sp）。

安全社区变换器：LLMs的私有汇总数据：来自MIT的这份文件介绍了一种创新的方法，即使用汇总数据为LLMs，同时确保隐私和安全，为协作AI开发的未来提供了一瞥（https://hardjono.mit.edu/sites/default/files/documents/SecureCommunityTransfomersMITSouth-April2023.pdf）。

保护隐私的大型语言模型（arXiv论文）：这篇学术论文全面介绍了旨在为LLMs开发保护隐私方法的最新研究工作，突出了尖端技术和方法（https://arxiv.org/abs/2310.12523）。

人工智能的未来不仅仅是技术有多先进；而是确保这些进步关心隐私、安全和做正确的事情。随着我们进入新的AI领域，坚持创新、保护我们的权利和建立信任至关重要。制造保护隐私的AI不仅仅是技术挑战；这对于确保AI以对每个人都有益的方式发展至关重要。