AbstractDL

Как выкинуть из трансформера все нелинейности и причём тут приватность?

Вы задумывались, насколько безопасно задавать «приватные» вопросы в чатГПТ? Где продать чужую почку и т.п. Наверняка же создатели сервиса имеют доступ к вашему запросу? Невозможно же его прогнать через GPT в зашифрованном виде? На самом деле возможно! Есть алгоритмы «приватного инференса LLM», которые позволяют зашифровать запросы юзера даже от языковой модели, а уже ответ расшифровать только на клиенте пользователя. Пока не буду углубляться, как именно это сделано, скажу только, что ГЛАВНАЯ головная боль таких криптографических протоколов — нелинейности в трансформерах, их тяжело обрабатывать в зашифрованном виде и приходится прибегать к сложнейшим итерационным схемам, раздувающим объём коммуникации в тысячи раз. Выходит, что на генерацию одного токена нужно несколько минут и десятки гигабайтов трафика! Поэтому никто это пока не делает в продакшне, и лучше не спрашивайте у чатгпт, где спрятать труп.

Но помните? У меня была статья про то, что не так уж и нужны нелинейности в трансформерах. Преобразования эмбеддингов от слоя к слою на 99% линейные. Так вот в свежей статье «Entropy-Guided Attention for Private LLMs» авторы попробовали обучить LLM совсем без нелинейностей (оставив только софтмакс). То есть они убрали активации из FF и заменили LayerNorm на линейный аналог. По сути, если бы не этэншн, то трансформер вообще схлопнулся бы в полностью линейную модель и отупел до уровня логистической регрессии.

При такой жёсткой "линеаризации" архитектуры пришлось всего лишь добавить несколько трюков для стабилизации обучения и ШОК: модель нормально обучилась! Небольшие потери в качестве есть, но это крошечная цена за такое упрощение трансформера.

Теперь ждём, что скоро появится нормальное асинхронное шифрование для LLM и OpenAI не узнает, что я спрашиваю у чатгпт и насколько я туп на самом деле.

P.S. Статья классная, но немного обидно, что авторы нас не процитировали.

Статья, GitHub (пустой)

www.group-telegram.com/tr/abstractDL.com/310

10.5K viewsedited  Jan 11 at 20:07

Как выкинуть из трансформера все нелинейности и причём тут приватность?

Вы задумывались, насколько безопасно задавать «приватные» вопросы в чатГПТ? Где продать чужую почку и т.п. Наверняка же создатели сервиса имеют доступ к вашему запросу? Невозможно же его прогнать через GPT в зашифрованном виде? На самом деле возможно! Есть алгоритмы «приватного инференса LLM», которые позволяют зашифровать запросы юзера даже от языковой модели, а уже ответ расшифровать только на клиенте пользователя. Пока не буду углубляться, как именно это сделано, скажу только, что ГЛАВНАЯ головная боль таких криптографических протоколов — нелинейности в трансформерах, их тяжело обрабатывать в зашифрованном виде и приходится прибегать к сложнейшим итерационным схемам, раздувающим объём коммуникации в тысячи раз. Выходит, что на генерацию одного токена нужно несколько минут и десятки гигабайтов трафика! Поэтому никто это пока не делает в продакшне, и лучше не спрашивайте у чатгпт, где спрятать труп.

Но помните? У меня была статья про то, что не так уж и нужны нелинейности в трансформерах. Преобразования эмбеддингов от слоя к слою на 99% линейные. Так вот в свежей статье «Entropy-Guided Attention for Private LLMs» авторы попробовали обучить LLM совсем без нелинейностей (оставив только софтмакс). То есть они убрали активации из FF и заменили LayerNorm на линейный аналог. По сути, если бы не этэншн, то трансформер вообще схлопнулся бы в полностью линейную модель и отупел до уровня логистической регрессии.

При такой жёсткой "линеаризации" архитектуры пришлось всего лишь добавить несколько трюков для стабилизации обучения и ШОК: модель нормально обучилась! Небольшие потери в качестве есть, но это крошечная цена за такое упрощение трансформера.

Теперь ждём, что скоро появится нормальное асинхронное шифрование для LLM и OpenAI не узнает, что я спрашиваю у чатгпт и насколько я туп на самом деле.

P.S. Статья классная, но немного обидно, что авторы нас не процитировали.

Статья, GitHub (пустой)

BY AbstractDL