本文针对联邦学习场景中数据去重面临的隐私和可扩展性挑战，提出了一种高效隐私保护的多方去重协议 EP-MPD。在联邦学习中，不同客户端的数据可能存在重复样本，去除这些重复能提升模型性能并节省训练时间与能耗。然而，传统去重需要聚合各方数据，会泄露隐私。EP-MPD 基于两个新颖的私有集合交集（PSI）协议变体构建，采用模块化设计，能够在多个客户端数据集上安全高效地移除重复数据，而无需暴露原始数据。实验表明，在大型语言模型的联邦训练中，当重复率在 10%-30% 时，应用 EP-MPD 可使困惑度（perplexity）最多降低 19.62%，运行时间最多减少 27.95%。该协议在隐私和性能之间取得了良好平衡，适用于大规模联邦学习应用。本文的主要贡献包括：首次针对联邦学习提出隐私保护去重协议，设计两种高效的 PSI 变体，并通过实验验证了去重对联邦 LLM 训练的显著收益。适合隐私保护机器学习、联邦学习及大模型训练领域的研究者和工程师阅读。