論文の概要: The Mosaic Memory of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15523v2
- Date: Thu, 15 May 2025 10:18:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-16 22:29:05.968503
- Title: The Mosaic Memory of Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルのモザイク記憶
- Authors: Igor Shilov, Matthieu Meeus, Yves-Alexandre de Montjoye,
- Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLM) が類似のシーケンスから情報を組み立てることで記憶することを示す。
モザイク記憶を示す主要なLCMを示し, ファジィ複製は, 正確に複製され, 修正された配列の0.8まで記憶に寄与し, 記憶に大きく寄与する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.405082919188384
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Large Language Models (LLMs) become widely adopted, understanding how they learn from, and memorize, training data becomes crucial. Memorization in LLMs is widely assumed to only occur as a result of sequences being repeated in the training data. Instead, we show that LLMs memorize by assembling information from similar sequences, a phenomena we call mosaic memory. We show major LLMs to exhibit mosaic memory, with fuzzy duplicates contributing to memorization as much as 0.8 of an exact duplicate and even heavily modified sequences contributing substantially to memorization. Despite models display reasoning capabilities, we somewhat surprisingly show memorization to be predominantly syntactic rather than semantic. We finally show fuzzy duplicates to be ubiquitous in real-world data, untouched by deduplication techniques. Taken together, our results challenge widely held beliefs and show memorization to be a more complex, mosaic process, with real-world implications for privacy, confidentiality, model utility and evaluation.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)が広く採用されるにつれて、どのように学習し、記憶するかを理解することで、トレーニングデータが重要になります。
LLMの記憶は、トレーニングデータで繰り返し行われるシーケンスの結果のみ起こると広く考えられている。
代わりに、LLMは、モザイクメモリと呼ばれる、類似したシーケンスからの情報を組み立てることで記憶する。
モザイク記憶を示す主要なLCMを示し, ファジィ複製は, 正確に複製され, 修正された配列の0.8まで記憶に寄与し, 記憶に大きく寄与する。
モデルが推論能力を示すにもかかわらず、暗記はセマンティックではなく、主に統語的であることを示す。
最終的に、ファジィ複製が実世界のデータでユビキタスであることが示され、重複の解法が触れられません。
まとめると、われわれの結果は広く支持されている信念に挑戦し、記憶がより複雑でモザイクなプロセスであることを示す。
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