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大规模语言模型预训练的可扩展影响与事实追踪
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内容提要
本研究改进了大规模语言模型预训练中训练数据归属的方法，提高了处理超大规模数据集的效率。结果表明，该方法在识别影响模型预测的实例方面表现优异，揭示了事实归属与因果影响之间的错位，提示随着模型规模和数据的增加，影响与归属关系更加紧密。
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关键要点
- 本研究改进了大规模语言模型预训练中训练数据归属的方法。
- 新方法提高了处理超大规模数据集的效率。
- 研究发现该方法在识别影响模型预测的实例方面表现优异。
- 揭示了事实归属与因果影响之间的错位。
- 随着模型规模和数据的增加，影响与归属关系更加紧密。
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