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LLMs到底記住了多少信息？ 現在我們知道了，多虧了@AIatMeta，@GoogleDeepMind，@NVIDIAAIDev和康奈爾大學的論文。 這篇論文對AI公司和數據創建者/權利所有者/版權持有者之間正在進行的訴訟至關重要。 GPT風格的模型平均每個參數持有3.6位信息。 這意味著一個擁有15億參數的模型可能“持有”大約675MB的原始信息。 → 這個3.6位/參數的度量在模型大小（從500K到15億參數）和架構調整中保持一致。全精度（float32）略微增加了容量，達到3.83位，但收益遞減。 → 更多的訓練數據減少了每個樣本的記憶。模型將其固定容量在數據集中分散，降低了再現任何單個示例的機會——這對版權訴訟中的法律辯護至關重要。 → 為了將記憶與泛化分離，研究人員在純隨機比特串上訓練模型——這些數據沒有結構或冗餘。在測試期間的任何保留直接表明了記憶。 → 將該方法應用於自然語言，他們觀察到“雙下降”：小數據集導致更多的記憶，但隨著規模的擴大，模型轉向泛化。風格化或獨特文本更容易記憶。 → 一項提出的縮放定律將數據集大小、模型容量和對成員推斷攻擊的敏感性聯係起來。隨著數據集大小的增加，這些攻擊變弱，降低了隱私風險。 → 實際記憶：一個擁有15億參數的模型可以存儲高達675MB的原始信息，但分布在數百萬個數據點上，減少了逐字輸出。這一證據支持更廣泛的訓練集，以確保更安全的LLM行為。 特斯拉尋求保護碰撞數據不被公開披露 漢字形體本身就是部流動的經濟思想史 尋求庫管易倉庫管理係統2025年5月1日 外匯管理局：5月末外匯儲備規模達為32853億美元 Monica：開源、跨平台、桌麵端圖像編輯軟件，提供豐富的圖像編輯功能 伊利 × 柯潔在端午節喊你「鬆鬆綁」 第19期：一個年入100萬美元的SaaS之旅的故事 李彥宏再次成為湖北省長“座上賓”，意味著什麽？ 阿斯麥公司 ‧ 半導體 技術更新 or 組織重塑，企業如何用好“數據智能”？ 反複拉鋸後漲停！603017，5天4板！ Autoregressive Images Watermarking through Lexical Biasing: An Approach Resistant to Regeneration Attack 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