大型语言模型中的偏斜记忆:量化与分解

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内容提要

本研究探讨大型语言模型的记忆现象及其隐私和安全风险。通过分析记忆与训练时长、数据集规模和样本相似性的关系,提出量化方法,并为降低风险提供理论和实证支持。

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