数据：
GPT系列模型的记忆容量约为每个参数3.6比特。
线索：
这项研究揭示了语言模型在信息记忆方面的潜力和限制。随着模型复杂度的增加，其记忆能力也会逐渐饱和，这为模型的训练与应用提出了新的思考，包含安全性、可靠性以及如何有效利用模型的记忆能力等多个方面。此研究结果可能引导相关投资者关注更高效的训练方法和模型优化技术，同时也要警惕过度依赖记忆而忽略泛化能力的风险。
正文：
关于语言模型的记忆容量，Meta、DeepMind、康奈尔大学和英伟达进行了一项研究，结果表明，GPT系列模型的记忆能力约为每个参数3.6比特。当模型达到这一极限时，其记忆将停止并开始泛化。
长期以来，模型的记忆与泛化之间的界限模糊，使得对模型能力和风险的评估变得复杂。这种不确定性妨碍了模型在训练、安全性、可靠性及应用部署方面的针对性改进。研究团队通过提出新的衡量方法，探索了模型对特定数据点的“了解”程度，进而估算了现代语言模型的容量。
研究团队将模型的记忆分为两个部分，分别是非预期记忆和泛化。非预期记忆是模型对特定数据集的信息，而泛化是模型对真实数据生成过程中信息的把握。通过消除泛化部分，可以计算出模型的总记忆量。
此外，研究团队观察到模型会持续记忆，直到容量饱和后，非预期记忆会减少，模型将开始展现泛化能力。这一发现表明，训练的语言模型在海量数据上完全记住所需的容量是有限的。
研究者们还在不同参数量的Transformer语言模型上进行训练，并制定了模型容量、数据规模与成员推断的关系法则。他们基于Claude Shannon的理论在信息论中提出了一种新的视角，为复杂的信息系统提供了更好的理解。
两种记忆：非预期记忆和泛化，都有助于量化模型的知识掌握。定义上的记忆量与特定样本的分类无关，使得研究者能够更精确地评估模型的记忆能力。
在模型训练的实践中，研究者发现不同的数据集和分布生成的记忆量是有限的，且随着模型参数的增加，这种容量会有所提升。初步实验结果显示，无论是采用何种精度，模型的容量估计均在3.51至3.6比特/参数之间。
以此为基础，研究结果启示了模型的进一步优化方向并引导了相关领域的思考，例如蒸馏和量化等操作，可望提升模型的使用效率并增强其应用价值。
发布时间：
2025-06-04 15:24:13
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