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person entities
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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。
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新研究探讨大型语言模型推断、隐私和代码风格计量
近期研究探索了大型语言模型（LLMs）的内部工作机制和安全性。一项研究调查了LLMs如何形成类似于人类海马体的抽象表征以支持推断，发现LLMs的更高层级表现出与抽象上下文几何相关的几何结构。另一系列论文则关注隐私和安全，提出实体级成员推断的方法来检测特定实体的信息是否被用于LLM训练，并探讨了LLMs如何被用来模糊代码风格计量，使作者归属更具挑战性。