大型语言模型记忆机制的多角度分析
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。大语言模型（LLMs）在各个领域展示了前所未有的性能，但其特殊行为之一 —— 记忆化 —— 仍缺乏解释，本研究通过多个角度全面探讨记忆化现象及其动态，并通过实验证实了模型大小、连续大小和上下文大小之间的记忆化关系，以及不同记忆化得分下句子的嵌入分布和解码动态，揭示了当模型开始生成记忆化或非记忆化句子时的边界效应，最后通过训练 Transformer...
研究发现大语言模型（LLMs）存在记忆化现象，模型大小、连续大小和上下文大小之间存在记忆化关系。通过实验证实了句子的嵌入分布和解码动态，揭示了记忆化和非记忆化句子的边界效应。通过训练Transformer模型预测记忆化，证明了通过上下文预测记忆化的可行性。
