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作者

Percy Liang

Natural Language Processing

2026-07-15 至 2026-07-15 共收录 1
2607.12649 2026-07-15 cs.LG cs.CL 新提交

Extractable Memorization From First Principles

从第一原理出发的可提取记忆

A. Feder Cooper, Marika Swanberg, Jamie Hayes, Lea Duesterwald, Christopher De Sa, Daniel E. Ho, Mark A. Lemley, Percy Liang

机构 * Yale(耶鲁大学) AVERI(AVERI(未提及常见中文名,可直译为“应用价值与伦理研究所”之类,具体需结合实际背景)) Stanford(斯坦福大学) Google Research(谷歌研究院) Google DeepMind(谷歌DeepMind) Cornell(康奈尔大学)

AI总结 研究大语言模型可提取记忆的有效性问题,提出通过匹配比较测量训练与非训练序列生成概率来判断记忆,形式化共形测试和普查两种匹配比较方式并揭示问题,完善可提取记忆定义,给出有效声明及现实预算下的生成要求。

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