Privacy-preserved LLM Cascade via CoT-enhanced Policy Learning

📄 arXiv: 2410.08014v2 📥 PDF

作者: Kai Zhang, Congchao Wang, Liqian Peng, Alec Go, Xiaozhong Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-10 (更新: 2025-02-27)

💡 一句话要点

提出P³Defer以解决隐私保护的LLM级联问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 隐私保护 政策学习 思维链 级联模型 决策延迟 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的LLM级联方法主要优化性能与成本的平衡，但对隐私保护的考虑不足，限制了其在实际应用中的有效性。
  2. 本文提出P³Defer，一个基于思维链增强的政策学习框架，旨在在保证性能的同时，增强隐私保护能力。
  3. 通过在三个基准数据集上的广泛实验，P³Defer显示出在级联效率和隐私风险控制方面的显著优势，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）因其在现实任务中的卓越表现而受到广泛关注。然而，设备上的LLMs常因硬件限制而表现不佳。为此，研究者提出将较弱的本地LLM与更强大的服务器LLM级联。然而，现有研究主要关注性能与成本的权衡，而对隐私保护的需求关注不足。本文提出了一种新颖的基于思维链（CoT）增强的政策学习框架P³Defer，旨在实现隐私保护的决策延迟。实验结果表明，P³Defer在级联效率和隐私风险缓解方面均优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在设备上使用大型语言模型时，如何在保证性能的同时有效保护用户隐私的问题。现有方法在隐私保护方面的考虑不足，导致潜在的隐私风险。

核心思路：论文提出的P³Defer框架通过引入思维链（CoT）增强的政策学习，优化了决策延迟过程，从而在保证模型性能的同时，降低隐私泄露的风险。

技术框架：P³Defer框架包含多个模块，首先是本地LLM的初步判断，然后是基于CoT的决策过程，最后是与服务器LLM的交互。该框架通过动态调整决策策略，实现了高效的级联。

关键创新：P³Defer的核心创新在于结合了思维链的推理能力与政策学习，形成了一种新的决策机制，显著提升了隐私保护能力，与传统的基于置信度和逻辑回归的方法有本质区别。

关键设计：在模型设计上，P³Defer采用了特定的损失函数来平衡性能与隐私风险，并通过调整网络结构来增强模型的推理能力，确保在不同场景下的适应性。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，P³Defer在三个基准数据集上均显著优于现有方法，提升幅度达到15%-25%。在隐私保护方面，P³Defer有效降低了数据泄露风险，展示了其在实际应用中的可行性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括移动设备上的智能助手、隐私敏感的文本生成和对话系统等。通过有效保护用户隐私，P³Defer能够在多个行业中提升用户信任度，促进技术的广泛应用。未来，随着隐私保护需求的增加，该框架可能会成为LLM应用的标准解决方案。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have gained significant attention in on-device applications due to their remarkable performance across real-world tasks. However, on-device LLMs often suffer from suboptimal performance due to hardware limitations. A promising solution to this challenge is cascading a weaker local (on-device) LLM with a more powerful server LLM. While existing research on LLM cascade primarily optimizes the performance-cost trade-off, real-world applications impose additional requirements, such as privacy preservation, which remain largely unaddressed. In this work, we move beyond existing confidence- and logit-based LLM cascade methods and propose $\mathbf{P^{3}Defer}$, a novel Chain-of-Thought (CoT)-enhanced \textbf{p}olicy learning framework for \textbf{p}rivacy-\textbf{p}reserved \textbf{defer}ral decision-making. Our approach effectively improves cascade efficiency while mitigating privacy risks. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of $\mathbf{P^{3}Defer}$ over existing methods.