Skip to main content

> ML_LITERATURE // CARLINI-2023-QUANTIFYING-MEMORIZATION-ACROSS-NEURAL-LANGUAGE-MODELS_v1.0

Quantifying Memorization Across Neural Language Models

Nicholas Carlini, Daphne Ippolito, Matthew Jagielski, Katherine Lee, Florian Tramèr, Chiyuan Zhang · International Conference on Learning Representations (ICLR) (2023)

safety-fairness2023industry-standardartifactsAvailable

Temel Katkı (Principal Contribution)

Dil modellerindeki ezberlemenin model parametre kapasitesi, yinelenen dizi sayısı ve bağlam uzunluğu ile log-doğrusal olarak ölçeklendiğini kanıtladı.

Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu

Üretim sistemlerinde task-adversarial-robustness, task-privacy-preserving-ml uygulaması için yetkili referans olarak hizmet eder.

Temel Varsayımlar (Assumptions)

  • Temel hesaplama topolojisi ve matematiksel sınırlar belirlenmiş dışbükeylik/pürüzsüzlük garantilerine uygundur

Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)

  • Donanım hızlandırmaları, gizlilik bütçeleri ve yakınsama hiperparametrelere ve ağ iletişim limitlerine bağlıdır

Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler

İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: