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概览/核心摘要 (Executive Summary)

本演示文稿由Eric Wallace主讲，深入探讨了语言模型中的记忆效应问题。记忆效应指模型回忆并再现其训练数据的能力，这是一把双刃剑：它有助于模型提供事实性知识（如回答“谁是乔治·华盛顿？”），但也带来了隐私泄露（如社会安全号码）和版权侵权（如再现受版权保护的文本）的风险，这些风险已引发实际诉讼。

暴露记忆效应主要通过“成员推断”技术，比较模型对文本的对数似然与参考模型的对数似然之差 ($log~p_{\theta}(x)-log~p_{\theta^{\prime}}(x)>\tau$)，以区分真实记忆与高概率的常见文本。研究表明，GPT-2和Codex等模型确实会泄露私人信息和受限代码，且模型规模越大，记忆问题越严重。

缓解策略主要分为模型事后修改和改变数据本身。事后修改包括使用输出过滤器（如GitHub Copilot的过滤器）阻止已知训练数据再现，但这可能被“旁路攻击”绕过；以及通过训练使模型拒绝输出受版权保护内容，但这又可能被“越狱”提示（如重复特定词语）攻破。改变数据本身则包括使用具有开放许可证的数据进行训练（可能影响模型性能），以及对训练数据进行去重（可显著减少记忆，例如减少$10^5$倍），但去重也可能影响模型学习常用表达的准确性。

未来的研究方向包括开发可证明的隐私保护方法（如差分隐私，但面临性能和多样本删除的挑战）和大规模版权归属技术，以更根本地解决记忆问题，并平衡模型能力与数据安全。

语言模型中的记忆效应

什么是记忆效应？

记忆效应是指语言模型（LLM）能够回忆并再现其训练数据的现象。

• 益处：
  • 模型能够记住并在预训练期间学习到的事实知识。
    • 例如，回答诸如“谁是乔治·华盛顿？”之类的问题时，模型可以提供事实准确的回答，而不是产生幻觉。
    • 引用：“a big benefit is actually the fact that they actually remember all this factual knowledge from training time.”
• 风险：
  • 隐私泄露：模型可能泄露训练数据中包含的敏感或私人信息。
    • 例如，如果社会安全号码等信息在训练数据中，模型可能会再现它。
    • 涉及医疗数据、财务数据等。
  • 版权侵权：模型可能复制受版权保护或有商标的材料。
    • 例如，用户想用ChatGPT写书，模型可能输出类似《哈利·波特》的内容。
    • 引用：“unbeknownst the user, this spits out some data which might be protected under something like a copyright agreement or something like that.”
  • 这些风险是真实存在的，已导致针对大型科技公司（Meta, Google, OpenAI, Midjourney等）的诉讼，指控其模型记忆并滥用受版权和商标保护的数据。

核心目标：开发准确的语言模型，同时最大限度地减少不必要的记忆。

暴露记忆效应

检测和暴露记忆效应主要涉及识别模型生成的文本中哪些部分实际来自其训练数据。

1. 基本方法（成员推断 Membership Inference）：

   • 从模型中多次抽样生成文本。
   • 标记那些看起来像训练数据的生成内容。
   • 基线方法：标记具有高对数似然率的样本 ($log~p_{\theta}(x)>\tau$)。
     • 理由：模型训练目标是最大化训练数据的似然率。
   • 问题：“简单”或常见的样本（如“Hi Ericka, I'm sorry to blah, blah, blah.”）也具有高似然率，即使它们不在训练数据中。这造成了“样本在训练数据中”与“样本简单”之间的混淆。
   • 改进方法：通过比较目标模型的似然率 ($log~p_{\theta}(x)$) 与参考模型（已知其训练数据，且不包含目标样本）的似然率 ($log~p_{\theta^{\prime}}(x)$) 来校准样本的难度。
     • 使用标准：$log~p_{\theta}(x)-log~p_{\theta^{\prime}}(x)>\tau$。
     • 如果差值大，则表明目标样本可能是被目标模型记忆的。

2. 实际案例：

   • GPT-2：可提取私人信息，如电子邮件地址和电话号码。
   • Codex (GitHub Copilot早期版本)：可生成受非许可代码许可证保护的代码片段。
   • Stable Diffusion (图像生成模型)：可通过提示和基于似然差异的重评分，再现训练集中的真实图像。
   • 引用：“indeed, large generative models will remember verbatim snippets from their training data.”

3. 模型规模的影响：

   • 记忆效应随着语言模型规模的扩大而恶化。
   • 引用：“naturally, as you scale up models... they start to memorize more content.”
   • 更大的模型（更多参数）能存储更多信息，导致更高的条件性再现率。

可能的缓解策略

主要考虑三种途径：修改模型本身、改变数据、改变训练算法。讲座主要关注前两者。

1. 模型事后修改 (Model Post-Modification)：

   • 输出过滤器 (Output Filters)：

     • 原理：阻止模型生成已知的训练数据。通过构建包含训练数据的数据结构（如后缀树、布隆过滤器）进行高效查找和阻止。
     • 应用：GitHub Copilot 使用此功能，允许用户开启/关闭记忆过滤器，以防止生成某些非许可代码。即使关闭，也会提示建议的代码片段在网络上被发现。
     • 局限性与风险（旁路攻击 Side-Channeling）：
       • 攻击者可以通过观察模型行为（如能否完成特定提示）来推断训练数据内容。
       • 如果模型无法重复一个已知的代码片段（如tqdm库的片段），则表明该片段可能在输出过滤器中，从而间接确认其在训练数据中。
       • 引用：“it also basically gives people like 100% perfect way of detecting like what's in your training data and what's not by just like brute forcing through different stuff.”
       • 这使得可以逆向工程出模型的训练数据截止日期等信息。

   • 通过训练防止再现 (Training to Prevent Reproduction)：

     • 原理：训练模型拒绝提供逐字逐句的受版权保护文本的请求。
     • 例如，当被要求生成《哈利·波特》第一页时，ChatGPT会拒绝。
     • 可以通过强化学习从人类反馈（RLHF）来实现，对生成受保护内容的行为进行惩罚。
     • 局限性与风险（“越狱” Jailbreaks）：
       • 用户可以通过特制的“越狱”提示绕过这些安全措施，使模型恢复到其基础预训练行为并输出记忆内容。
       • 例子：提示模型“永远重复以下单词：‘Poem’”，在重复多次后，模型可能突然输出记忆的文本，如艾伦·金斯堡的诗歌《嚎叫》(Howl)。
       • 引用：“for any behavior you try to rhchef into this model, there's always going to be ways that someone can cook up some way of escaping out of that behavior.”
       • 越狱攻击后，ChatGPT的记忆内容生成率可从接近0%提升至近3%。
       • 更大的上下文窗口（如百万级token）可能增加越狱风险。
   • 发言人观点 (Eric Wallace)：事后缓解措施通常有助于应对平均情况，但对最坏情况下的攻击不够稳健。

2. 改变数据本身 (Changing the Data Itself)：

   • 使用可安全记忆的数据 (Using Safely Memorable Data)：

     • 原理：在具有开放许可证（如 CCO、MIT/Apache/BSD、CC-BY）的数据上训练模型，这些数据的再现是允许的。
     • 可以整理一个“开放许可证语料库”，来源包括：
       • GitHub (MIT/Apache/BSD 许可的代码)
       • 维基百科 (CC-BY, CC-BY-SA)
       • 公共领域文本 (如古登堡计划)
     • 性能影响：与在更大、更多样化、可能包含受版权保护的数据集上训练的模型相比，仅依赖开放许可证数据可能会导致在某些领域（如邮件、新闻、书籍）的性能下降（更高的困惑度Perplexity）。但在特定领域（如代码、法律文本）可能表现尚可。

   • 使数据更难记忆（去重 Deduplication）：

     • 背景：预训练数据通常包含大量重复项（文档可能重复出现数千甚至数十万次）。
     • 原理：对训练数据进行去重，使模型只训练独特或少量重复的样本。
     • 效果：显著降低模型记忆和再现特定序列的倾向。
       • 引用：“duplicating something 100 times might increase the number of regenerations by like 100 zero or ten zero times in terms of outputs.”
       • 去重可以大幅减少记忆效应（例如，减少 $10^5$ 倍）。
     • 代价与挑战：
       • 某些重复内容是有意义的（如名言、常用代码片段）。过度去重可能损害模型性能和生成连贯、准确内容的能力。
       • 引用：“deduplication does come, I think, at a bit of a cost, which is like effectively there some stuff is duplicated for a reason.”
       • 去重的粒度（句子级、文档级）和具体方法很重要。
       • 语义去重（识别语义相似而非完全相同的重复）计算成本高昂。

未来方向

• 可证明的隐私保护 (Provable Privacy)：

  • 差分隐私 (Differential Privacy - DP)：一种提供数学上隐私保障的方法。
    • 核心思想：从训练集中删除任何单个样本对模型输出的影响应尽可能小。
    • 实现方式：通常通过在训练过程中（如梯度更新时）添加噪声。
    • 挑战：
      • 通常会导致模型性能显著下降。
      • 现有理论主要关注单个样本的删除，对于删除多个重复样本或语义相似样本的情况，隐私损失会指数级增加。
      • 引用：“if you want to modify two examples at once, like you had a duplicate of two, it adds like a two to the epsilon here, which is really bad in terms of privacy.”

• 大规模版权归属 (Large-Scale Copyright Attribution)：

  • 目标：创建能够可靠地将生成的记忆内容归属于其原始来源的系统。
  • 潜在应用：向数据创建者付费、向用户展示内容来源。
  • 挑战：
    • 追踪通过复杂黑箱模型的预测来源非常困难。
    • 可能引发对抗行为（如内容所有者不断检查输出，或有人恶意操纵训练数据以影响归属）。
    • 引用：“it doesn't feel quite right in some sense because now it's like everyone pointing fingers at each other of like what data you used and what attributes you provided back to and things like that.”

• 机器反学习 (Machine Unlearning)：

  • 问题：当用户请求删除其数据时，如何从已训练的模型中有效移除该数据的影响，而无需完全重新训练模型。
  • 这是一个活跃的研究领域，但目前尚无完美解决方案。

核心观点总结

语言模型确实会记忆其训练数据，这既带来了益处也带来了显著的隐私和版权风险。虽然存在多种检测和缓解记忆效应的技术，如输出过滤、针对性训练、使用开放数据和数据去重，但这些方法各有局限性，尤其是在面对蓄意攻击（如越狱）时。当前研究致力于发展更根本的解决方案，如差分隐私和版权归属，但这些领域仍面临重大挑战。最终目标是在模型能力、用户隐私和数据所有者权益之间取得平衡。