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随着云平台上托管的大型语言模型越来越多地用于提供推理服务，隐私问题也在升级，尤其是涉及投资计划和银行账户详细信息等敏感数据。安全多方计算（SMPC）是一种很有前途的保护推理数据和模型参数隐私的解决方案。然而，SMPC在大型语言模型的隐私保护推理（PPI）中的应用，特别是那些基于Transformer架构的模型，往往会导致性能显著下降。这在很大程度上是由于Transformer架构中的大量非线性操作，这些操作不太适合SMPC，并且难以有效规避或优化。