该研究探讨了成员推理攻击（MIA）对大型语言模型的影响。结果显示，由于数据集庞大且训练迭代次数较少，大型语言模型在预训练数据上的成员推理攻击表现较差。研究还发现了一些易受成员推理攻击影响的特定设置，并提供了代码和数据以支持未来的研究工作。