Uncovering Latent Memories: Assessing Data Leakage and Memorization Patterns in Large Language Models

大型语言模型的广泛应用已经彻底改变了自然语言处理任务，但是它也引发了有关数据隐私和安全的深刻担忧。语言模型是在包括可能敏感或专有信息在内的广泛语料库上进行训练的，数据泄露的风险——即模型响应揭示这些信息的部分——仍然不足以理解。本研究通过量化机器学习模型中记忆现象来检查数据泄露的易感性，重点研究记忆模式在训练过程中的演变。我们通过评估重复如何影响记忆来研究训练数据的统计特征如何影响模型中编码的记忆。我们重现了一个发现，即记忆一个序列的概率随其在数据中出现的次数以对数方式缩放。此外，我们发现，即使没有后续的遇见，第一次遇到时不明显记忆的序列也可以在训练过程中被发现。这些潜在记忆序列的存在对数据隐私构成了挑战，因为它们可能隐藏在模型的最终检查点中。为此，我们开发了一种诊断测试，通过考虑交叉熵损失来揭示这些潜在记忆序列。

本论文旨在研究大型语言模型中的数据泄露问题，即模型是否会记忆输入数据中的敏感信息并在响应中泄露。同时，研究了训练数据的统计特征对于模型记忆的影响。

通过研究机器学习模型中的记忆现象，本论文提出了一种诊断测试方法，可以揭示模型中隐藏的记忆序列，从而减少数据泄露的风险。

论文重点关注了机器学习模型中的记忆现象，探讨了训练数据的统计特征对于模型记忆的影响。实验结果表明，即使在没有重复出现的情况下，模型也可能会记忆一些序列。本论文提出了一种诊断测试方法，可以揭示模型中隐藏的记忆序列，从而减少数据泄露的风险。

在相关研究方面，最近的一些研究集中在解决大型语言模型中的数据隐私问题。例如，论文《Improving Language Model Privacy with Differentiable Perturbations》提出了一种基于微分隐私的方法，用于保护语言模型的隐私。