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背诵、重建、回忆：语言模型中的记忆作为多层次现象
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型具有强大的记忆能力，可以重新生成部分泄露的训练数据。为了保护隐私，训练者需要使用记忆减轻技术。
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关键要点
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大型语言模型可以通过提示提取训练数据，存在隐私风险。
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需要量化语言模型的记忆能力以评估潜在的隐私风险。
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提出细粒度、基于实体级别的定义来量化记忆。
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提供了一种从自回归语言模型中高效提取敏感实体的方法。
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实验结果显示语言模型在实体级别上具有强记忆能力，能重新生成部分泄露的训练数据。
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训练者需谨慎对待模型记忆，采用记忆减轻技术以防止隐私侵犯。
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