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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10209v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 23:19:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:41:17.609524
• 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:
• 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, randomly sampled subsets 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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