是的，大型语言模型（LLM）可以在私有数据上进行训练。这通常是通过在一个包含专有、敏感或领域特定信息的特定数据集上对预训练的基础模型进行微调来完成的。例如，医疗机构可以在匿名化患者记录上训练一个 LLM，以创建一个帮助医生诊断病情的工具。这个过程包括采用像 GPT-3 或 Llama 2 这样的通用模型，并使用私有数据集更新其参数，这使得模型能够适应与该数据相关的独特模式、术语或任务。然而，这需要谨慎处理数据，以避免隐私泄露或合规性违规，尤其是在金融或医疗等受监管行业工作时。
在私有数据上训练会带来技术和伦理方面的挑战。一种常见的方法是使用联邦学习等技术，在该技术中，模型在持有本地数据的去中心化设备或服务器上进行训练，确保原始数据永远不会离开其原始位置。例如，银行可以使用来自多个分支机构的交易数据训练欺诈检测模型，而无需集中敏感的客户信息。另一种方法是差分隐私，它在训练过程中添加数学噪声，以防止模型记住特定的数据点。然而，这些方法可能会降低模型精度或增加训练复杂性。此外，数据必须进行匿名化或假名化处理，并且必须强制执行访问控制，以限制在训练期间和之后谁可以与模型交互。
实际实现通常需要权衡。例如，构建客户支持聊天机器人的公司可能会在内部支持工单上微调 LLM，但这需要从数据中清除个人标识符，并确保模型不会在回复中泄露敏感信息。Hugging Face 的 Transformers 库或 PyTorch 的生态系统等工具提供了微调框架，但开发人员还必须考虑存储加密、安全 API 和合规性审计跟踪。例如，训练合同分析工具的律师事务所如果使用基于云的 GPU，则需要确保遵守数据驻留规则。虽然在私有数据上进行训练是可行的，但它需要严格的数据治理、基础设施规划和持续监控，以平衡实用性与隐私。