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当前，大型语言模型（LLM）被广泛运用于各种应用中。然而，这种使用情境下存在一种两难抉择：如何在保护模型所有者的资产和确保用户数据隐私之间取得平衡。在2024年RSA大会上，来自Zama的技术人员Benoit Chevallier-Mames与Jordan Frery分享了他们如何利用全同态加密（FHE）技术，进一步保护用户与模型供应商的知识产权和隐私。他们展示了这种方法的可行性和实用性，旨在为LLM服务提供更加全面的安全支持。 一 背景信息 随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在各个领域的应用日益增多。从简单的写作辅助，到复杂的任务如编辑简历、优化代码，LLM服务正逐渐成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而，人们使用的LLM服务大部分来自于LLM服务供应商提供的付费API。这种方式的访问不可避免地会需要用户将其数据上传到服务端，存在
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