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共享路径：通过语言相似性揭示多语言大语言模型中的记忆化现象
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文首次全面研究了多语言大语言模型中的记忆化现象，分析了95种语言，提出了基于图的相关性指标，强调语言相似性对记忆化的影响，尤其在样本较少的语言中更为显著。
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关键要点
- 本文首次全面研究了多语言大语言模型中的记忆化现象。
- 分析了95种语言，提出了一种新的基于图的相关性指标。
- 强调语言相似性对记忆化的影响，尤其在样本较少的语言中更为显著。
- 训练样本较少的语言往往表现出更高的记忆化。
- 研究强调在评估和缓解MLLMs中的记忆化脆弱性时采用语言感知的视角的重要性。
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