Ask Without Telling: Local SLMs Consult Cloud LLMs Without Revealing Task Intent

arXiv cs.CR · 29 sept, 06:00

Investigadores presentan PriCon, un framework que permite a modelos de lenguaje locales (SLMs) solicitar ayuda a LLMs en la nube sin revelar la intención de la tarea. El trabajo caracteriza la privacidad de tareas como dos componentes (contexto de tarea y operación de tarea) y propone una reformulación matemática recuperable para proteger ambos, logrando reducir la inferencia de intención de tarea en el lado de la nube a casi 0% mientras mantiene la utilidad.