技术前沿｜NeurIPS 2024 中稿快讯！两方密态推理框架 Nimbus，大模型隐私推理场景的重要技术

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导语 NeurIPS(Conference on Neural Information Processing Systems)是人工智能领域的顶级会议之一，每年吸引全球众多学者和研究人员参与。NeurIPS 2024 将于当地时间 2024 年 12 月 9 日至 15 日在加拿大温哥华举行。蚂蚁密算科技隐语团队与上海交通大学合作论文《Nimbus: Secure and Efficient Two-Party Inference for Transformers》在本次投稿的 15,671 篇有效论文投稿且最终录取率为 25.8% 中脱颖而出，顺利中选。 本论文提出了一种新的两方密态推理框架 Nimbus，专门用于 Transformer 神经网络的隐私保护推理，该框架在保护模型和用户数据隐私的前提下，实现了高效的推理过程，为大模型的隐私推理场景提供了重要技术支持 。本文将带来本篇论文的技术解读，一起来关注！ 本篇论文亮点 Transformer 神经网络在各领域上展现出了惊人的效果，也是最热门大模型的结构基础，在众多任务上有 ………………………………