セキュリティに配慮したLLMの応答精度向上技術を確立 ～定型的な自動応答においてLLMの応答からの学習用データの漏洩リスクを抑えつつ応答精度向上に活用～

発表のポイント：

問い合わせ履歴などの定型的な構造を持つデータが学習に使われたかどうかが、新たな利用者によって推測され、その情報が漏洩するリスクを抑えながら、LLMの応答精度を改善できる新たな手法を確立しました。
漏洩リスクを抑えるためのノイズによって生じる応答精度低下の仕組みを理論的に明らかにし、理論に基づき、重要な単語に注目させ応答精度を向上する手法を提案しました。