技术博客

随着大型语言模型的快速发展，如何避免模型在没有限制的情况下直接复制训练数据成为研究热点。针对这一问题，马里兰大学、图宾根大学和马普所的研究团队提出了一种创新方法——金鱼损失（Goldfish Loss）。该方法通过随机剔除token，有效防止AI模型过度依赖记忆，从而促使其更加智能地处理信息。这一技术突破为大模型的智能优化提供了新思路，有望在提升模型泛化能力的同时，减少对原始数据的机械复现问题。