大语言模型如果不加约束，很容易把训练数据原封不动地复刻出来。为解决这个问题，来自马里兰大学、图宾根大学和马普所的研究团队提出了一个新方法——金鱼损失（Goldfish Loss） 但这样做的问题在于：如果只是随机丢token，那么，每次看到同一段落时，丢掉的地方不一样，模型累计几次就能拼凑出完整段落。 相比之下，金鱼损失则用哈希掩码确保每次遇到同一段落，掩盖位置都一样，这就从根本上阻止了模型复现完整训练文本。 在金鱼损失下，模型虽然也在前向传播中预测序列里下一个 token。但在计算损失时，会以一定的概率将某些位置的token从损失计算里“抹掉”。 更进一步，为了确保模型不会从其他地方学到被掩码的数据（例如不同的文档会在不同的网页中反复出现），研究团队还提出了一种局部化哈希掩码（localized hashed mask），使得当相同的前h个token出现时，掩盖模式是相同的（可重复）。 RougeL得分：该指标衡量最长公共（非连续）子序列的长度 。得分为1.0表示完美记忆 。精确匹配率（Exact Match）：该指标衡量正确预测的序列占真实序列的百分比. 需要注意的是，金鱼损失的核心在于忽略部分token的梯度计算。因此，为了学到足够的语言模式，模型必须通过更多数据来补偿这些空缺，这可能导致计算效率的下降。
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? 刘致斌记者 陈国法 摄
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? 申永刚记者 王建广 摄
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