パーソナライズされた生成におけるユーザープライバシーの向上：サーバー側で生成された推測に対するクライアント側検索拡張型の修正

要約

クラウド上の大規模言語モデル（LLM）に個人データを渡さずに高品質なパーソナライズを実現するフレームワーク「$P^3$」が提案されました。サーバー側で生成されたドラフトを、クライアント側の小型モデルが個人データを用いて修正する仕組みにより、プライバシーを保護しつつ、全データを公開した場合の90%以上の性能を達成しています。

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