全同态加密实现加密大语言模型

Hugging Face 博客发布文章，介绍如何利用全同态加密（FHE）技术实现加密大语言模型（LLM）的推理。文章详细阐述了 FHE 的基本原理，即允许在加密数据上直接进行计算，从而保护用户输入和模型参数的隐私。通过将 LLM 的推理过程转化为支持 FHE 的操作，可以在不暴露明文的情况下获得模型输出。文章还讨论了当前 FHE 在 LLM 上的性能挑战，如计算开销和延迟，并展示了在简单任务上的可行性实验。该技术对于隐私敏感场景（如医疗、金融）具有潜在价值，但目前仍处于早期研究阶段。