基于大语言模型应用的用户隐私保护方法技术

本申请公开了一种基于大语言模型应用的用户隐私保护方法，方法包括：针对终端中一种基于大语言模型的应用，终端在剩余电量大于特定阈值的情况下，分别针对大语言模型的推理、大语言模型的训练、大语言模型参数的共享、数据集的共享开启权限设置并等待用户确认。其中大语言模型的推理权限设置包括向用户提示在本机、在网络侧或者在本机和网络侧同时开启大语言模型的推理；大语言模型的训练权限设置包括向用户提示在本机、在网络侧或者在本机和网络侧同时开启大语言模型的训练；大语言模型参数的共享权限设置包括向用户提示模型参数是否可以共享给网络侧；数据集的共享权限设置包括向用户提示原始数据可以共享给网络侧、原始数据不可以共享给网络侧、推理的数据可以共享给网络侧、推理的数据不可以共享给网络侧。终端在剩余电量小于或者等于特定阈值的情况下，不应用大语言模型也不开启其权限设置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及用户隐私保护技术，更具体的说，是涉及基于大语言模型应用的用户隐私保护方法和装置。

技术介绍

1、随着芯片算力和人工智能算法的进步，手机等终端设备也用到了大语言模型(large language model, 简称为llm)，用于文本、语音、图像的处理。这里的大语言模型一般指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型也可简称为大模型，泛指参数比较多的人工智能模型。基于手机的大语言模型，其参数集可以到几亿甚至几十亿量级，可以处理一些简单的人工智能应用。但是针对一些比较复杂的任务，例如图像的处理或者音视频的处理，受模型和手机硬件条件的限制，需要在网络侧进行大语言模型的处理。大语言模型的应用，由于处理过程较为复杂，会影响终端的功耗和使用体验。另外一方面，基于网络侧的大语言模型应用，需要用户共享一些数据，用于相关的推理或者训练，涉及到用户的数据安全。需要综合考虑用户体验、用户数据安全和应用大语言模型带来的好处。

2、目前，将大语言模型技术引入到终端的数据处理中，研究刚刚开始，存在较多的优化问题需本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用户隐私保护的方法，应用于终端的大语言模型应用，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种用户隐私保护的方法，其特征在于，所述的基于大语言模型的应用，至少包括：

3.根据权利要求1所述的一种用户隐私保护的方法，其特征在于，所述的网络侧，至少包括：

4.根据权利要求1所述的一种用户隐私保护的方法，其特征在于，所述的原始数据，至少包括：

5.一种用户隐私保护的处理装置，应用于终端的大语言模型处理，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】

1.一种用户隐私保护的方法，应用于终端的大语言模型应用，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种用户隐私保护的方法，其特征在于，所述的基于大语言模型的应用，至少包括：

3.根据权利要求1所述的一种用户隐私保...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩丽华，
申请(专利权)人：北京物资学院，
类型：发明
国别省市：