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实体 Have You Ever Seen Them? Entity-level Membership Inference through Interrogating Large Language Models

Have You Ever Seen Them? Entity-level Membership Inference through Interrogating Large Language Models

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  1. TOOL · CL_106810 ·

    新方法推断大型语言模型中的实体级训练数据

    研究人员提出了一种用于大型语言模型（LLM）的实体级成员推断的新方法。该方法旨在确定关于特定现实世界实体的信息（而不仅仅是单个数据样本）是否包含在LLM的训练数据中。提出的策略包括使用有限的实体线索来构建提示、引发响应，然后根据生成文本中的语义特征推断成员身份。实验表明，这些方法可以实现高精度，显著优于改编的基线方法。