> 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:
