私人人工智能的謎題在數字時代提出了根本的挑戰。對語言模型日益增長的依賴暴露了數據安全的脆弱性。熵的管理，常常被忽視，對於保證人工智能系統的完整性至關重要。
該領域的最新進展強調了重新審視傳統架構的必要性，以達到最佳和安全的結果。以*熵*為中心的方式提供了迷人的見解，使效率和隱私得以和諧共存。通過這一探索，設計能夠在滿足各種應用性能需求的同時，保護用戶隱私的語言模型成為可能。
語言模型與隱私問題
大型語言模型（LLMs）已成為無處不在的工具，擁有巨大的潛力。它們的應用範圍從聊天機器人到代碼生成，改變了我們與技術的互動。然而，這些人工智能系統的興起引發了對隱私和數據安全的重要關切。
按目前的邏輯，這些模型主要依賴於專有架構，這些架構通常托管在雲端。問題依然存在：如何在不危及敏感信息的情況下利用人工智能的力量？來自纽约大学网络安全中心的博士生南丹·庫馬·賈（Nandan Kumar Jha）和助理教授布蘭登·瑞根（Brandon Reagen）的一項最新研究提出了一種新的方法，旨在加強人工智能的安全性。
人工智能中的隱私悖論
大多數與人工智能模型的互動都是通過雲進行的，這顯示了在隱私方面的潛在風險。雖然用戶數據在傳輸過程中是加密的，但在處理時通常會被解密，從而暴露敏感信息。計算之巧妙必須面對這一矛盾：設計私人LLM以維持模型功能而不妥協安全性。
重新定義模型架構
組織必須重新思考人工智能模型的架構，使其既私密又高效。非線性，作為神經網絡的基本元素，能夠通過捕捉複雜模式來實現有效學習。賈明確指出：“非線性是神經網絡的生命源泉。”
私密推理研究旨在使模型能夠直接對加密數據進行操作。然而，這種方法會引入大量的計算成本，使實際實施變得更為複雜。儘管加密能保護隱私，但也導致延遲和能源消耗的增加，這是採用的主要障礙。
神經網絡中熵的挑戰
賈和瑞根的工作專注於人工智能模型中的非線性轉換，探討它們對熵的影響。非線性函數，如與注意力相關的函數，深刻影響著模型中的信息處理。他們的研究揭示了兩種在去除非線性時的失效模式：深層的熵崩潰和淺層的熵過載。
這些觀察代表了重要的進展，表明熵可能是設計功能模型的關鍵。適當的熵管理可能有助於解決這些弱點並促進堅固架構的形成。
朝著由熵引導的新注意力機制
研究人員引入了一種由熵引導的注意力機制，能夠動態調節模型內部的資訊流。正則化熵和適合私有計算的正則化是開發的兩種新技術。這些方法控制過多的信息流同時穩定學習，並保護數據隱私。
通過策略性地調節注意力分佈的熵，他們的方法確保注意力權重保持顯著，避免劣質模式。這在保持模型對隱私需求的尊重的同時，最大化了模型的效率，並保持了泛化能力。
私人人工智能的創新視角
這個團隊的工作在信息理論和架構設計之間架起了一座橋樑，確立了熵作為設計原則。其實現已經開源，邀請研究人員試驗這一創新方法。
隨著隱私問題的重新思考，人工智能領域的顯著進展正在顯現。私人語言模型將能與計算效率並行，滿足日益增長的數據安全需求。
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有關私有人工智能及加密模型的常見問題
什麼是熵，它在安全語言模型中的作用是什麼？
熵測量系統中信息的不確定性。在安全語言模型的上下文中，它在調節信息流以維護隱私的同時保持模型效率方面起著至關重要的作用。
語言模型如何處理加密數據？
私人語言模型使用私密推理技術，讓其能夠直接在加密數據上進行操作，保證在處理過程中，無論是用戶還是模型提供者都不會訪問原始數據。
使用熵在私人模型中有哪些主要挑戰？
主要挑戰包括由於加密方法而導致的計算成本高和執行複雜性，這可能會導致延遲增加和能源消耗高。
非線性缺失如何影響語言模型中的熵？
在缺少非線性的情況下，某些語言模型層可能不會保留有用信息，導致性能下降和訓練不穩定。
什麼是熵引導的注意力？
這是一種創新的方法，能夠動態調整變壓器模型中的信息流，允許在通過調節熵來保護隱私的同時保持功能性。
研究人員如何提高大型語言模型的安全性和效率？
研究人員提出了如熵正則化和適合私密推理的正則化等技術，以便穩定訓練，而不妥協隱私保護。
熵對於私人人工智能設計有何好處？
作為設計原則的熵有助於定義模型如何高效運行，同時保護用戶隱私，使人工智能能夠在實際應用中更加實用。
這項研究的結果是否公開？
是的，研究人員將其實現開源，使其他研究人員和開發者能夠測試和實驗這一熵引導的方法。
