【技术实现步骤摘要】
本申请属于人工智能，具体涉及一种信息处理方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、目前，电子设备可以通过大语言模型进行文本生成或文本翻译。由于在大模型推理过程中，需要使用大量的数据作为输入，这些数据可能包含隐私数据信息，例如个人身份信息、医疗记录等。如果这些数据泄露，可能会给用户带来严重的隐私数据风险。
2、相关技术中，电子设备可以通过同态加密的方式对输入数据进行加密，以防止用户隐私数据的泄露。上述同态加密为在不对输入数据进行解密的情况下，电子设备可以直接对加密后的数据进行处理，从而保护隐私数据。
3、然而，上述方法中，由于同态加密是在密文状态下进行数据处理，所以需要消耗大量的计算资源，从而同态加密算法的计算效率相对较低；尤其是对于完全同态加密算法，由于需要进行多次计算和迭代，计算效率更低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种信息处理方法、装置、电子设备及介质，能够提高在电子设备中的数据计算效率的同时，防止数据泄露。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种信息处理方法，该信息处理方法包括：将第一数据输入第一语言模型，第一语言模型包括三层语言模型，三层语言模型包括位于电子设备的第一层语言模型、位于服务器的第二层语言模型以及位于电子设备的第三层语言模型；通过第一层语言模型对第一数据进行处理，得到第一特征向量；将第一特征向量发送至第二层语言模型；接收第二层语言模型发送的第二特征向量，第二特征向量是通过第二层语言模型对第一特征向量处理得到的；
3、第二方面，本申请实施例提供了一种信息处理装置，该信息处理装置包括：输入模块、处理模块和接收模块。输入模块，用于将第一数据输入第一语言模型，第一语言模型包括三层语言模型，三层语言模型包括位于电子设备的第一层语言模型、位于服务器的第二层语言模型以及位于电子设备的第三层语言模型。处理模块，用于通过第一层语言模型对第一数据进行处理，得到第一特征向量；并将第一特征向量发送至第二层语言模型。接收模块，用于接收第二层语言模型发送的第二特征向量，第二特征向量是通过第二层语言模型对第一特征向量处理得到的。处理模块，还用于通过第三层语言模型对第二特征向量进行处理，得到处理结果。
4、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
5、第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
6、第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。
7、第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
8、在本申请实施例中，电子设备可以将第一数据输入第一语言模型，第一语言模型包括三层语言模型，三层语言模型包括位于电子设备的第一层语言模型、位于服务器的第二层语言模型以及位于电子设备的第三层语言模型；通过第一层语言模型对第一数据进行处理，得到第一特征向量；将第一特征向量发送至第二层语言模型；接收第二层语言模型发送的第二特征向量，第二特征向量是通过第二层语言模型对第一特征向量处理得到的；通过第三层语言模型对第二特征向量进行处理，得到处理结果。本方案中，由于可以在电子设备和服务器中分别包含语言模型，所以，电子设备与服务器中对第一数据的处理可以相互独立，而且服务器无法直接得到第一数据，电子设备可以在不对隐私数据进行加密的情况下，可以保证用户的隐私数据不被泄露。如此，在提高了电子设备的计算效率的同时，也可以保证隐私数据的安全性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种信息处理方法，其特征在于，由电子设备执行，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一层语言模型包括：词嵌入层、N个解码层和第一权重微调LoRa层，N为正整数；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一层语言模型包括：所述词嵌入层、所述N个解码层和第二权重微调adapter层；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三层语言模型包括：M个解码层、语言头模型和第一权重微调LoRa层，M为正整数；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三层语言模型包括：所述M个解码层、所述语言头模型和第二权重微调adapter层；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一数据输入第一语言模型之前，所述方法包括：
7.一种信息处理装置，其特征在于，由电子设备执行，所述装置包括：输入模块、处理模块和接收模块；
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一层语言模型包括：词嵌入层、N个解码层和第一权重微调LoRa层，N为正整数；
9.
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三层语言模型包括：M个解码层、语言头模型和第一权重微调LoRa层，M为正整数；
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三层语言模型包括：所述M个解码层、所述语言头模型和第二权重微调adapter层；
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述信息处理装置还包括训练模块；
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的信息处理方法的步骤。
14.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的信息处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，由电子设备执行，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一层语言模型包括：词嵌入层、n个解码层和第一权重微调lora层，n为正整数；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一层语言模型包括：所述词嵌入层、所述n个解码层和第二权重微调adapter层；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三层语言模型包括：m个解码层、语言头模型和第一权重微调lora层，m为正整数；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三层语言模型包括：所述m个解码层、所述语言头模型和第二权重微调adapter层；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一数据输入第一语言模型之前，所述方法包括：
7.一种信息处理装置，其特征在于，由电子设备执行，所述装置包括：输入模块、处理模块和接收模块；
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一层语言模型包括：词嵌入层、n个...
【专利技术属性】
技术研发人员：安丁，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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