原贴链接

想象一下，一群拥有GPU机器（和互联网）的人愿意为LLM推理工作负载做出贡献。我们如何确保这些人无法看到正在传输的数据？我遇到了一些停止或减少游戏的游戏玩家，他们的GPU被浪费了。

有没有办法混淆分词器或某些层，使得只有中央服务器才能理解LLM的输入和输出？

仅仅通过加密通信渠道是不够的，因为他们无论如何都能在数据传输到LLM时看到数据。加密必须在LLM级别进行。

讨论总结

本次讨论主要围绕在他人机器上运行大型语言模型（LLM）时如何确保数据隐私展开。参与者提出了多种技术解决方案，包括同态加密、安全多方计算、端到端加密等，但也指出了这些方法在性能上的限制和实际应用中的困难。此外，讨论还涉及了匿名化、构建无法追踪用户身份的服务等策略，以及对GPU本身支持的需求。总体上，讨论反映了在共享计算资源时保护数据隐私的复杂性和挑战。

主要观点

  1. 👍 同态加密技术在保护数据隐私方面有效，但性能较慢。
    • 支持理由：同态加密允许在加密数据上进行计算，保护数据隐私。
    • 反对声音：性能瓶颈限制了其在实时任务中的应用。
  2. 🔥 安全多方计算（MPC）是另一种保护数据隐私的方法，但也存在计算开销。
    • 正方观点：MPC允许在私有数据上进行计算而不泄露数据。
    • 反方观点：计算开销大，不适合所有场景。
  3. 💡 需要编写自己的推理堆栈以确保数据不被记录或暴露。
    • 解释：通过自定义推理堆栈和加强连接安全，可以提高数据隐私保护。
  4. 🌟 匿名化可能是比私有化更好的方法，尤其是在用户和GPU提供者众多的情况下。
    • 解释：匿名化可以减少数据被关联回用户身份的风险。
  5. 🚀 在他人硬件上运行的原始数据和代码，无论怎样模糊处理，只要有足够的决心，都能被检查。
    • 解释：强调了在共享计算资源时保护数据隐私的困难。

金句与有趣评论

  1. “😂 Specialist_Cap_2404：I don’t think that’s possible at all. There is something called homomorphic encryption. But it is slow. So damn slow that you can barely handle a relatively small number of bits on modern hardware.”
    • 亮点：生动描述了同态加密的性能问题。
  2. “🤔 appakaradi：You have to write your own inference stack like llama.cpp and make sure that nothing gets logged or exposed.”
    • 亮点：提出了具体的解决方案，强调数据隐私保护的重要性。
  3. “👀 EastSignificance9744：maybe anonymization is the right approach rather than privatization here, especially if there are many users and many GPU providers”
    • 亮点：提出了匿名化的策略，强调在多用户场景下的适用性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为谨慎和担忧，主要分歧点在于如何有效保护数据隐私而不影响性能。参与者普遍认为现有的加密和隐私保护技术存在性能瓶颈，且在实际应用中面临挑战。这种情感倾向可能源于对数据隐私重要性的认识和对现有技术局限性的担忧。

趋势与预测

  • 新兴话题：匿名化和构建无法追踪用户身份的服务可能会成为未来讨论的热点。
  • 潜在影响：随着大型语言模型在各领域的应用越来越广泛，数据隐私保护技术的发展将对整个行业产生深远影响。