近期在隐私研究中，大型语言模型在推断真实世界在线文本中的个人数据方面已经达到接近人类水平的性能。在存在不断增长的模型能力的同时，现有的文本匿名化方法目前无法满足监管要求和对抗威胁。这引发了一个问题，即个人如何能够有效地在分享在线文本时保护自己的个人数据。本研究分两步回答这个问题：首先，我们提出了一个新的环境，在对抗性大型语言模型推理的情况下评估匿名化性能，从而在纠正以前的指标缺陷的同时，实现对匿名化性能的自然度量。然后，我们提出了基于大型语言模型的对抗性匿名化框架，利用大型语言模型的强大推理能力来指导我们的匿名化过程。在我们的实验评估中，我们展示了在真实世界和合成在线文本中，对抗性匿名化在结果效用和隐私方面均优于目前的工业级匿名化工具。

Feb, 2024

探究匿名化技术对多种 NLP 任务中 ML 模型性能的影响，旨在寻找更好的匿名化技术，同时发现一些技术并不能有效避免由相似性搜索发起的重新识别攻击。

Sep, 2022

本研究通过对比分析使用转换器模型和大型语言模型 (LLM) 与传统架构进行文本匿名化任务的性能，评估了几种模型的表现，并展示了每种方法的优点和缺点，为研究人员选择最合适的模型提供了明确的视角。

Apr, 2024

大型语言模型在医疗领域的利用引发了劲头和担忧，本文概述了目前开发的大型语言模型在医疗保健方面的能力，并阐明它们的发展过程，旨在提供从传统预训练语言模型（PLMs）到大型语言模型（LLMs）的发展路线图的概览。总的来说，我们认为正在进行一次重大的范式转变，从 PLMs 过渡到 LLMs，这包括从辨别式人工智能方法向生成式人工智能方法的转变，以及从以模型为中心的方法论向以数据为中心的方法论的转变。

Oct, 2023

本研究旨在探讨利用大型语言模型 (LLMs) 解决现有医学研究中患者与合适临床试验配对方面所面临的挑战，提出了一个基于 LLMs 的隐私感知数据增强方法，以实现对敏感患者数据的保护与有效的匹配。实验证明，此方法平均性能提高了 7.32%，新数据的通用性提高了 12.12%，并通过案例研究深入说明了其有效性与原理。

Mar, 2023

大型语言模型在医疗保健领域的部署引发了热情和忧虑，本综述论文探讨了针对医疗保健应用设计的现有大型语言模型的功能，从传统的预训练语言模型到目前的医疗保健领域的大型语言模型发展轨迹，特别关注临床语言理解任务的潜力以及性能评估、挑战和限制。

Dec, 2023

综述医学领域中大型语言模型评估的现状、挑战以及将其负责地整合到临床实践中所需的持续研究和创新。

May, 2024

研究使用生成模型生成合成临床笔记，以更好地保护患者隐私并促进临床 NLP 模型的开发。

May, 2019

该文综述了大型语言模型在安全与隐私方面面临的挑战，分析了其脆弱性，并审查了潜在的攻击方式与防御机制，还指出了该领域中的研究空白与未来发展方向。

Jan, 2024

通过实验研究表明相对较小的专业临床文本语言模型可在解析和理解电子健康记录方面显著优于大规模的综合性语言模型并且通过进行临床标记的预训练还可以实现更小、 更高效的专业化临床模型。

Feb, 2023