DP-OPT: Make Large Language Model Your Privacy-Preserving Prompt Engineer

📄 arXiv: 2312.03724v2 📥 PDF

作者: Junyuan Hong, Jiachen T. Wang, Chenhui Zhang, Zhangheng Li, Bo Li, Zhangyang Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-27 (更新: 2024-03-17)

备注: Accepted to ICLR'24 Splotlight (updated version)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DP-OPT以解决大语言模型隐私保护的提示工程问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 隐私保护 提示调优 差分隐私 机器学习 云计算 数据安全

📋 核心要点

  1. 现有方法在提示调优中面临数据隐私问题，尤其是当模型所有权受到保护时，传统的本地模型托管变得困难。
  2. 论文提出的DP-OPT方法通过在客户端调优提示并将其应用于云模型，有效解决了隐私泄露问题。
  3. 实验结果表明，使用Vicuna-7b生成的隐私保护提示在性能上与GPT3.5的非私密上下文学习相当，展示了良好的竞争力。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）已成为多种任务的主流工具，尤其是在通过提示调优针对特定目标时。然而，数据隐私问题使得调优提示依赖于敏感信息，成为障碍。本文提出了一种新颖的解决方案——差分隐私离线提示调优（DP-OPT），通过在客户端调优离散提示并应用于云模型，避免了数据泄露风险。我们展示了LLMs建议的提示可以在不显著影响性能的情况下转移。DP-OPT通过差分隐私的上下文学习与私有示例的集成，首次实现了私密提示生成。使用Vicuna-7b生成的隐私保护提示在性能上与非私密的上下文学习相当。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在大语言模型调优过程中，如何在保护用户隐私的前提下有效利用敏感数据的问题。现有方法通常需要将数据发送给模型提供者，增加了隐私泄露的风险。

核心思路：DP-OPT的核心思路是通过在客户端调优离散提示，并将其应用于云端模型，从而避免直接处理敏感数据。该方法利用差分隐私技术，确保生成的提示不会泄露用户的私人信息。

技术框架：DP-OPT的整体架构包括客户端的提示调优模块和云端模型应用模块。首先，在客户端使用私有示例进行提示调优，然后将调优后的提示应用于云模型进行推理。

关键创新：本文的主要创新在于首次提出了差分隐私的提示生成机制，结合了上下文学习与私有示例，显著降低了隐私泄露风险，同时保持了性能的竞争力。

关键设计：在技术细节上，DP-OPT采用了差分隐私算法来处理提示生成过程中的数据，确保生成的提示不包含敏感信息。此外，模型的参数设置和损失函数设计也经过优化，以提高生成提示的质量和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用Vicuna-7b生成的隐私保护提示在性能上与GPT3.5的非私密上下文学习相当，展示了DP-OPT在隐私保护与性能之间的良好平衡。具体而言，DP-OPT在多个任务上均表现出与传统方法相似的效果，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、金融等对数据隐私要求极高的行业。在这些领域，DP-OPT可以帮助企业利用大语言模型进行数据分析和决策支持，同时确保用户隐私不被泄露。未来，该方法有望推动更多隐私保护技术的应用与发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have emerged as dominant tools for various tasks, particularly when tailored for a specific target by prompt tuning. Nevertheless, concerns surrounding data privacy present obstacles due to the tuned prompts' dependency on sensitive private information. A practical solution is to host a local LLM and optimize a soft prompt privately using data. Yet, hosting a local model becomes problematic when model ownership is protected. Alternative methods, like sending data to the model's provider for training, intensify these privacy issues facing an untrusted provider. In this paper, we present a novel solution called Differentially-Private Offsite Prompt Tuning (DP-OPT) to address this challenge. Our approach involves tuning a discrete prompt on the client side and then applying it to the desired cloud models. We demonstrate that prompts suggested by LLMs themselves can be transferred without compromising performance significantly. To ensure that the prompts do not leak private information, we introduce the first private prompt generation mechanism, by a differentially-private (DP) ensemble of in-context learning with private demonstrations. With DP-OPT, generating privacy-preserving prompts by Vicuna-7b can yield competitive performance compared to non-private in-context learning on GPT3.5 or local private prompt tuning. Codes are available at https://github.com/VITA-Group/DP-OPT .