原文标题：An Evaluation on Large Language Model Outputs: Discourse and Memorization

解决问题：这篇论文试图评估九种大型语言模型（LLMs）生成的输出，并探讨记忆文本在生成的文本中所占的比例与文本质量的关系。这是否是一个新问题？这是一个新的研究方向，旨在探究大型语言模型的记忆和生成能力。

关键思路：论文的关键思路是通过使用现成的工具对九种大型语言模型生成的输出进行评估，探索记忆文本在生成的文本中所占的比例与文本质量之间的关系。相比当前领域的研究状况，这篇论文的新意在于其关注大型语言模型的记忆和生成能力，并提出了一些缓解记忆文本问题的策略。

其他亮点：论文使用了现成的工具对大量的文本数据进行了评估，并提出了缓解记忆文本问题的策略。论文没有使用特定的数据集，而是使用了现成的语言模型，并且未公开开源代码。这项研究值得进一步深入研究，以更好地理解大型语言模型的记忆和生成能力。

关于作者：本文作者来自美国加州大学伯克利分校，其中主要作者为Dillon Reisman和John Canny。Dillon Reisman之前的代表作包括“Learning to Learn with Feedback and Local Plasticity”和“Learning to Learn without Gradient Descent by Gradient Descent”。John Canny之前的代表作包括“Collaborative Filtering with Privacy via Factor Analysis”和“Efficient Decision Trees”.

相关研究：近期其他相关的研究包括“GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners”（作者：Tom B. Brown等，机构：OpenAI）、“The Curious Case of Neural Text Degeneration”（作者：Ari Holtzman等，机构：Allen Institute for AI）和“PPLM: A Plug-and-Play Language Model for Conditional Generation”（作者：Tongshuang Wu等，机构：Carnegie Mellon University）。

论文摘要：我们对九种最广泛可用的大型语言模型（LLMs）生成的各种输出进行了实证评估，使用了现成的、易于获取的工具进行分析。我们发现，当针对输出病态（如反事实和逻辑上有缺陷的语句）和一般性失败（如没有围绕主题展开）进行测量时，记忆文本的百分比、唯一文本的百分比和整体输出质量之间存在相关性。总体而言，评估的输出中有80.0%包含了记忆数据，但包含最多记忆内容的输出也更有可能被认为是高质量的。我们讨论和评估了缓解策略，表明在评估的模型中，输出的记忆文本率得到了降低。最后，我们讨论了可能的含义，围绕学习、记忆和评估优质文本的问题。

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