快讯摘要
LLM模型的“记忆”实际上是一种错觉，它们依赖上下文提示进行推理，而非内在记忆。训练过程才是模型学习的环节，但最新研究表明，模型可能以机械方式***训练数据，引发了关于模型记忆和隐私的讨论。
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LLM记忆能力探究：无状态函数调用背后的真相
Simon Willison，Django框架的创始人之一和著名开发者，近日在博客上提出了对大型语言模型（LLM）的深刻见解。他指出，尽管LLM在对话中似乎能记忆信息，但本质上它们是无状态的。
（图片来源网络，侵删）
LLM的记忆能力是基于用户每次提出问题时提供的上下文。如果这个上下文缺失，LLM将无法记住之前的对话内容。这种设计既有好处也有代价，尤其是在处理模型的响应时。
在技术层面，LLM的记忆能力可以通过外接矢量数据库来增强，这样的「长期记忆」手段能够提高模型的响应质量和完整性。
训练与推理：LLM记忆机制的差异
LLM的推理过程与训练过程有很大不同。训练过程允许模型从大量数据中学习，但这并不意味着它们能像人类一样理解并记忆信息。
近期，DeepMind的一项研究使用了特定的prompt来测试LLM是否能复现训练数据。研究结果表明，较大的模型参数量可能有助于模型在输出中包含更多训练数据。
这项研究引发了对LLM记忆方式的进一步思考，尤其是如何改进模型的记忆方式，以提高其性能和安全性。
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