論文の概要: Be like a Goldfish, Don't Memorize! Mitigating Memorization in Generative LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10209v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 17:44:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:37:07.685643
• Title: Be like a Goldfish, Don't Memorize! Mitigating Memorization in Generative LLMs
• Title（参考訳）: 金魚のように、記憶するな!
• Authors: Abhimanyu Hans, Yuxin Wen, Neel Jain, John Kirchenbauer, Hamid Kazemi, Prajwal Singhania, Siddharth Singh, Gowthami Somepalli, Jonas Geiping, Abhinav Bhatele, Tom Goldstein,
• Abstract要約: 金魚の喪失と呼ばれる次の訓練目標に微妙な修正を加える。 トレーニング中、ランダムにサンプリングされたトークンのサブセットは損失計算から除外される。 これらのドロップトークンはモデルによって記憶されないため、トレーニングセットから完全なトークンの連鎖を冗長に再現することができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.553807705044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models can memorize and repeat their training data, causing privacy and copyright risks. To mitigate memorization, we introduce a subtle modification to the next-token training objective that we call the goldfish loss. During training, a randomly sampled subset of tokens are excluded from the loss computation. These dropped tokens are not memorized by the model, which prevents verbatim reproduction of a complete chain of tokens from the training set. We run extensive experiments training billion-scale Llama-2 models, both pre-trained and trained from scratch, and demonstrate significant reductions in extractable memorization with little to no impact on downstream benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルはトレーニングデータを記憶し、繰り返すことができ、プライバシーと著作権のリスクを引き起こす。 覚醒を緩和するため,金魚喪失と呼ぶ次の訓練目標に微妙な修正を加えている。 トレーニング中、ランダムにサンプリングされたトークンのサブセットは損失計算から除外される。 これらのドロップトークンはモデルによって記憶されないため、トレーニングセットから完全なトークンの連鎖を冗長に再現することができない。 我々は,10億台のLlama-2モデルをスクラッチから事前訓練およびトレーニングし,下流ベンチマークにほとんど影響を与えず,抽出可能な記憶の大幅な削減を実証する広範囲な実験を行った。

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