NTT株式会社は7月7日、大規模言語モデル（LLM）の応答精度を維持しつつ、学習データからの情報漏えいリスクを低減する新技術「PTA」（Plausible Token Amplification）を発表した。
NTT株式会社は7月7日、大規模言語モデル（LLM）の応答精度を維持しつつ、学習データからの情報漏えいリスクを低減する新技術「PTA」（Plausible Token Amplification）を発表した。LLMは、次に登場する単語を予測することを繰り返し、文章を生成する技術。「ChatGPT」や「Gemini」をはじめとする対話型AIでは、この技術を対話に特化させるかたちで利用している。そして、データとラベルの組をプロンプトとしてLLMに与えることで、それまでの文脈を踏まえて次の単語を予測できるようになるため、データに対する応答精度を向上することができる。この手法を「文脈内学習」（ICL）と呼ぶ。ICLを利用することで応答精度を向上できる一方、学習データからの情報漏えいリスクが存在する。LLMを利用した問い合わせの自動応答の例では、悪意のある利用者が注文番号などを何らかの方法で知っていた場合、意図的に問い合わせを繰り返すことで、誰が何を購入したかといった情報を推定できてしまう可能性がある。このようなリスクを軽減するため、元のデータにノイズを加えることでプライバシー保護を実現する「差分プライバシー」（DP）の考え方を利用し、ラベルにノイズを加える手法の「DP-ICL」が考案された。しかし、この手法はプライバシー保護に有用な一方、ラベルにノイズを加えた影響で応答精度が低下してしまう。.
NTT株式会社は7月7日、大規模言語モデル（LLM）の応答精度を維持しつつ、学習データからの情報漏えいリスクを低減する新技術「PTA」（Plausible Token Amplification）を発表した。LLMは、次に登場する単語を予測することを繰り返し、文章を生成する技術。「ChatGPT」や「Gemini」をはじめとする対話型AIでは、この技術を対話に特化させるかたちで利用している。そして、データとラベルの組をプロンプトとしてLLMに与えることで、それまでの文脈を踏まえて次の単語を予測できるようになるため、データに対する応答精度を向上することができる。この手法を「文脈内学習」（ICL）と呼ぶ。ICLを利用することで応答精度を向上できる一方、学習データからの情報漏えいリスクが存在する。LLMを利用した問い合わせの自動応答の例では、悪意のある利用者が注文番号などを何らかの方法で知っていた場合、意図的に問い合わせを繰り返すことで、誰が何を購入したかといった情報を推定できてしまう可能性がある。このようなリスクを軽減するため、元のデータにノイズを加えることでプライバシー保護を実現する「差分プライバシー」（DP）の考え方を利用し、ラベルにノイズを加える手法の「DP-ICL」が考案された。しかし、この手法はプライバシー保護に有用な一方、ラベルにノイズを加えた影響で応答精度が低下してしまう。
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