【新书】大规模语言模型的隐私与安全，

随着人工智能技术的快速部署，确保大规模语言模型（LLMs）在使用过程中的隐私与安全变得比以往任何时候都更为重要。专业人士面临着一个挑战：在确保严格的数据隐私与安全的同时，如何利用大规模语言模型的巨大潜力为个性化应用提供支持。隐私泄露和数据泄漏可能带来巨大的声誉和财务风险，因此其风险不容忽视。 本书作为一本应时之作，专注于解决这些紧迫的隐私与安全问题。林白寒博士深入探讨了如差分隐私、联邦学习和同态加密等隐私保护与安全技术，特别是将这些技术应用于大规模语言模型。本书通过实际的代码示例、真实案例研究以及在特定领域应用中的健壮微调方法，为在当今注重隐私的环境中开发安全、道德和个性化的人工智能解决方案提供了至关重要的资源。通过阅读本书，您将：

• 探索大规模语言模型的隐私保护技术
• 学习用于个性化大规模语言模型的安全微调方法
• 了解安全部署策略及防护措施，以抵御攻击
• 探讨诸如偏见和透明度等伦理问题
• 从医疗、金融等领域的真实案例中汲取经验
• 审视人工智能部署的法律与文化环境