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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。 工信部：將加快研究出台促進數字產業高質量發展的文件 老虎國際否認“違規發展內地新客戶”：所有業務均嚴格在持牌地監管框架內規範開展 整理一下我最近發的幾個ChatGPT相關的帖子 你好鴨 #104｜自學代碼和英語、穩定遠程五年的小城開發者，當年差點進廠擰螺絲 Is ChatGPT making you an AI Slave? 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