一种面向合同大模型隐私保护与性能优化的系统及方法

本发明公开了一种面向合同大模型隐私保护与性能优化的系统及方法，对合同大模型特征提取模块动态优化，对不同特征分配特定的Dropout率和隐私预算，结合梯度敏感性分配机制为高敏感性特征注入更多噪声；通过联合优化的损失函数，将模型性能、Dropout损失与隐私预算控制融合为统一目标，确保在隐私预算下最大化模型性能；在推理阶段，采用基于改进的动态映射机制，将隐私预算融入分类向量生成，降低潜在隐私泄露风险；本发明能够在保证合同大模型高效特征学习能力的同时，大幅提升合同中敏感数据的隐私保护水平，适用于合同审查、法律分析等场景，为合同大模型的安全与可靠应用提供了技术支撑。