大语言模型的隐私保护方法、装置、设备、介质及程序产品

本公开提供了一种大语言模型的隐私保护方法、装置、设备、介质及程序产品，应用于人工智能技术领域及隐私保护技术领域。该方法包括：利用大语言模型对文本数据集进行数据增强处理，得到目标文本数据集；针对L层中的第l层以及M个目标文本数据中的第m个目标文本数据，利用第m个目标文本数据，确定第l层的K个神经元的隐私归因得分矩阵，得到第l层的M个隐私归因得分矩阵；根据第l层的M个隐私归因得分矩阵，确定第l层的目标隐私神经元，得到大语言模型中L层的目标隐私神经元；基于激活修补技术和添加线性导向向量的技术，对大语言模型中L层的目标隐私神经元进行模型编辑，得到编辑后的大语言模型。