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Memorization or Interpolation? Detecting Memorization Phenomena in Large Language Models through Input Perturbation Analysis
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大语言模型（LLMs）在训练中可能出现的记忆现象，导致模型逐字复述训练数据，从而影响数据隐私和知识产权。提出了PEARL方法，通过输入扰动分析检测记忆现象，实验结果表明该方法有效。
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关键要点
- 大语言模型（LLMs）在训练过程中可能出现记忆现象，导致逐字复述训练数据。
- 这种记忆现象对数据隐私和知识产权构成威胁。
- 提出了PEARL方法，通过输入扰动分析检测记忆现象。
- PEARL方法评估输入扰动对模型输出一致性的影响，能够在不访问模型内部的情况下进行检测。
- 实验结果表明PEARL方法有效，可以识别训练中经典文本和特定数据的存在。
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