論文の概要: Understanding Memorisation in LLMs: Dynamics, Influencing Factors, and Implications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19262v1
- Date: Sat, 27 Jul 2024 14:00:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 19:01:38.882550
- Title: Understanding Memorisation in LLMs: Dynamics, Influencing Factors, and Implications
- Title（参考訳）: LLMにおける記憶の理解:ダイナミクス、影響要因、含意
- Authors: Till Speicher, Mohammad Aflah Khan, Qinyuan Wu, Vedant Nanda, Soumi Das, Bishwamittra Ghosh, Krishna P. Gummadi, Evimaria Terzi,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) がどの程度トレーニングデータを記憶しているかについて検討する。
ランダムな文字列に対して繰り返しLLMを露呈する実験的なフレームワークを作成する。
我々は,一部の文字列を記憶しやすくする要因を特定し,記憶における局所的な接頭辞の役割とグローバルな文脈を同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.818820873377303
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding whether and to what extent large language models (LLMs) have memorised training data has important implications for the reliability of their output and the privacy of their training data. In order to cleanly measure and disentangle memorisation from other phenomena (e.g. in-context learning), we create an experimental framework that is based on repeatedly exposing LLMs to random strings. Our framework allows us to better understand the dynamics, i.e., the behaviour of the model, when repeatedly exposing it to random strings. Using our framework, we make several striking observations: (a) we find consistent phases of the dynamics across families of models (Pythia, Phi and Llama2), (b) we identify factors that make some strings easier to memorise than others, and (c) we identify the role of local prefixes and global context in memorisation. We also show that sequential exposition to different random strings has a significant effect on memorisation. Our results, often surprising, have significant downstream implications in the study and usage of LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がどの程度トレーニングデータを記憶したかを理解することは、その出力の信頼性とトレーニングデータのプライバシに重要な意味を持つ。
他の現象(例えば、文脈内学習)から記憶をきれいに計測し、解き放つために、ランダムな文字列に繰り返しLLMを露呈する実験的なフレームワークを作成します。
私たちのフレームワークは、ランダムな文字列に繰り返し公開する際に、モデルの振る舞いをよりよく理解することができます。
フレームワークを使用して、いくつかの顕著な観察を行います。
(a)モデルの族(Pythia,Phi,Llama2)間の力学の一貫した位相を求める。
b)一部の弦を他よりも覚えやすくする要因を特定し,
(c) 記憶における局所的な接頭辞の役割とグローバルな文脈を同定する。
また,異なるランダム文字列への逐次展開が記憶に重大な影響を及ぼすことを示す。
LLMの研究と利用において,我々の研究成果は,しばしば驚くべきものである。
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