La inferencia privada de LLM permite ejecutar modelos de lenguaje a gran escala sin sacrificar la privacidad del usuario gracias a cálculos sobre datos cifrados. En lugar de descifrar la información sensible para procesarla, las técnicas criptográficas avanzadas como el cifrado homomórfico y la computación multi parte segura posibilitan operar directamente sobre datos encriptados, manteniendo el texto original inaccesible durante toda la inferencia.
El reto principal es que los LLM son muy exigentes en recursos, por lo que la clave está en una coingeniería entre modelo y criptografía. Adaptando la arquitectura del modelo, seleccionando parámetros y mecanismos de atención más compatibles con los esquemas de cifrado, y encajando operaciones de refresco de ciphertext dentro de los procesos existentes, es posible reducir drásticamente la sobrecarga. Pensemos en una línea de ensamblaje optimizada que integra controles de calidad sin frenar la producción; ese es el enfoque aplicado a la inferencia segura.
Entre las técnicas concretas figuran optimizaciones de atención, compresión de activaciones, y el uso de bootstrapping criptográfico insertado en operaciones núcleo para mitigar el ruido inherente a ciertos esquemas de cifrado. Esto permite mantener precisión del modelo mientras se conserva el rendimiento y se controla el coste computacional.
Beneficios prácticos para desarrolladores y empresas: mayor privacidad con garantías criptográficas incluso en cálculos complejos; eficiencia que hace viable la inferencia segura en aplicaciones reales; reducción de costes de infraestructura; democratización del acceso para organizaciones pequeñas y medianas; e integración simplificada en flujos de trabajo existentes, abriendo casos de uso en sectores sensibles como salud, finanzas y administración pública.
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