【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及用戶隱私保護(hù)技術(shù)，更具體的說，是涉及基于大語言模型應(yīng)用的用戶隱私保護(hù)方法和裝置。
技術(shù)介紹
1、隨著芯片算力和人工智能算法的進(jìn)步，手機(jī)等終端設(shè)備也用到了大語言模型(large?language?model,?簡稱為llm)，用于文本、語音、圖像的處理。這里的大語言模型一般指使用大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，可以生成自然語言文本或理解語言文本的含義。大語言模型也可簡稱為大模型，泛指參數(shù)比較多的人工智能模型?；谑謾C(jī)的大語言模型，其參數(shù)集可以到幾億甚至幾十億量級，可以處理一些簡單的人工智能應(yīng)用。但是針對一些比較復(fù)雜的任務(wù)，例如圖像的處理或者音視頻的處理，受模型和手機(jī)硬件條件的限制，需要在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型的處理。大語言模型的應(yīng)用，由于處理過程較為復(fù)雜，會影響終端的功耗和使用體驗(yàn)。另外一方面，基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)的大語言模型應(yīng)用，需要用戶共享一些數(shù)據(jù)，用于相關(guān)的推理或者訓(xùn)練，涉及到用戶的數(shù)據(jù)安全。需要綜合考慮用戶體驗(yàn)、用戶數(shù)據(jù)安全和應(yīng)用大語言模型帶來的好處。
2、目前，將大語言模型技術(shù)引入到終端的數(shù)據(jù)處理中，研究剛剛開始，存在較多的優(yōu)化問題需要解決。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
2、一種用戶隱私保護(hù)的方法，應(yīng)用于終端的大語言模型應(yīng)用，其特征在于，包括：針對終端中一種基于大語言模型的應(yīng)用，終端在剩余電量大于特定閾值的情況下，分別針對大語言模型的推理、大語言模型的訓(xùn)練、大語言模型參數(shù)的共享、數(shù)據(jù)集的共享開啟權(quán)限設(shè)置并等待用戶確認(rèn)。
3、該方法包括，大語言模型的應(yīng)用，至少包括：基于文本總結(jié)、語言翻譯、音頻優(yōu)化或者視頻優(yōu)化的大語言模型的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和推理。
4、該方法進(jìn)一步包括，網(wǎng)絡(luò)側(cè)，至少包括：基站、多接入邊緣服務(wù)器、核心網(wǎng)或者人工智能服務(wù)器。
5、該方法還進(jìn)一步包括，原始數(shù)據(jù)，至少包括：用于大語言模型推理和訓(xùn)練的文本、圖像、視頻數(shù)據(jù)。
6、一種用戶隱私保護(hù)的處理裝置，應(yīng)用于終端的大語言模型處理，其特征在于，包括：針對終端中一種基于大語言模型的應(yīng)用，終端在剩余電量大于特定閾值的情況下，分別針對大語言模型的推理、大語言模型的訓(xùn)練、大語言模型參數(shù)的共享、數(shù)據(jù)集的共享開啟權(quán)限設(shè)置并等待用戶確認(rèn)。其中大語言模型的推理權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示在本機(jī)、在網(wǎng)絡(luò)側(cè)或者在本機(jī)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)同時(shí)開啟大語言模型的推理；大語言模型的訓(xùn)練權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示在本機(jī)、在網(wǎng)絡(luò)側(cè)或者在本機(jī)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)同時(shí)開啟大語言模型的訓(xùn)練；大語言模型參數(shù)的共享權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示模型參數(shù)是否可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)；數(shù)據(jù)集的共享權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示原始數(shù)據(jù)可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)、原始數(shù)據(jù)不可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)、推理的數(shù)據(jù)可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)、推理的數(shù)據(jù)不可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)。終端在剩余電量小于或者等于特定閾值的情況下，不應(yīng)用大語言模型也不開啟其權(quán)限設(shè)置。
7、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)實(shí)施例公開了一種用戶隱私保護(hù)的方法，應(yīng)用于終端的大語言模型應(yīng)用，方法包括：針對終端中一種基于大語言模型的應(yīng)用，終端在剩余電量大于特定閾值的情況下，分別針對大語言模型的推理、大語言模型的訓(xùn)練、大語言模型參數(shù)的共享、數(shù)據(jù)集的共享開啟權(quán)限設(shè)置并等待用戶確認(rèn)。其中大語言模型的推理權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示在本機(jī)、在網(wǎng)絡(luò)側(cè)或者在本機(jī)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)同時(shí)開啟大語言模型的推理；大語言模型的訓(xùn)練權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示在本機(jī)、在網(wǎng)絡(luò)側(cè)或者在本機(jī)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)同時(shí)開啟大語言模型的訓(xùn)練；大語言模型參數(shù)的共享權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示模型參數(shù)是否可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)；數(shù)據(jù)集的共享權(quán)限設(shè)置包括向用戶提示原始數(shù)據(jù)可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)、原始數(shù)據(jù)不可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)、推理的數(shù)據(jù)可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)、推理的數(shù)據(jù)不可以共享給網(wǎng)絡(luò)側(cè)。終端在剩余電量小于或者等于特定閾值的情況下，不應(yīng)用大語言模型也不開啟其權(quán)限設(shè)置。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種用戶隱私保護(hù)的方法，應(yīng)用于終端的大語言模型應(yīng)用，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用戶隱私保護(hù)的方法，其特征在于，所述的基于大語言模型的應(yīng)用，至少包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用戶隱私保護(hù)的方法，其特征在于，所述的網(wǎng)絡(luò)側(cè)，至少包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用戶隱私保護(hù)的方法，其特征在于，所述的原始數(shù)據(jù)，至少包括：
5.一種用戶隱私保護(hù)的處理裝置，應(yīng)用于終端的大語言模型處理，其特征在于，包括：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種用戶隱私保護(hù)的方法，應(yīng)用于終端的大語言模型應(yīng)用，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用戶隱私保護(hù)的方法，其特征在于，所述的基于大語言模型的應(yīng)用，至少包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用戶隱私保...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：韓麗華，
申請(專利權(quán))人：北京物資學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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