Copertina

Evaluating Copyright Takedown Methods for Language Models

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Wei, Boyi, Shi, Weijia, Huang, Yangsibo, Smith, Noah A., Zhang, Chiyuan, Zettlemoyer, Luke, Li, Kai, Henderson, Peter
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Computation and Language Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Fantastic Copyrighted Beasts and How (Not) to Generate Them
di: He, Luxi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Detecting Pretraining Data from Large Language Models
di: Shi, Weijia, et al.
Pubblicazione: (2023)

MUSE: Machine Unlearning Six-Way Evaluation for Language Models
di: Shi, Weijia, et al.
Pubblicazione: (2024)

SILO Language Models: Isolating Legal Risk In a Nonparametric Datastore
di: Min, Sewon, et al.
Pubblicazione: (2023)

An Adversarial Perspective on Machine Unlearning for AI Safety
di: Łucki, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2024)

Scaling Embedding Layers in Language Models
di: Yu, Da, et al.
Pubblicazione: (2025)

Crosslingual Capabilities and Knowledge Barriers in Multilingual Large Language Models
di: Chua, Lynn, et al.
Pubblicazione: (2024)

CopyBench: Measuring Literal and Non-Literal Reproduction of Copyright-Protected Text in Language Model Generation
di: Chen, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Assessing the Brittleness of Safety Alignment via Pruning and Low-Rank Modifications
di: Wei, Boyi, et al.
Pubblicazione: (2024)

In-context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries
di: Shi, Weijia, et al.
Pubblicazione: (2023)

ParaPO: Aligning Language Models to Reduce Verbatim Reproduction of Pre-training Data
di: Chen, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)

Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning
di: Chua, Lynn, et al.
Pubblicazione: (2024)

Scaling Retrieval-Based Language Models with a Trillion-Token Datastore
di: Shao, Rulin, et al.
Pubblicazione: (2024)

LMFusion: Adapting Pretrained Language Models for Multimodal Generation
di: Shi, Weijia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Recycling the Web: A Method to Enhance Pre-training Data Quality and Quantity for Language Models
di: Nguyen, Thao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Quantifying Cross-Modality Memorization in Vision-Language Models
di: Wen, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Slicing and Dicing: Configuring Optimal Mixtures of Experts
di: Li, Margaret, et al.
Pubblicazione: (2026)

Localizing Paragraph Memorization in Language Models
di: Stoehr, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)

MYTE: Morphology-Driven Byte Encoding for Better and Fairer Multilingual Language Modeling
di: Limisiewicz, Tomasz, et al.
Pubblicazione: (2024)

(Mis)Fitting: A Survey of Scaling Laws
di: Li, Margaret, et al.
Pubblicazione: (2025)

Reliable, Adaptable, and Attributable Language Models with Retrieval
di: Asai, Akari, et al.
Pubblicazione: (2024)

Sample, Don't Search: Rethinking Test-Time Alignment for Language Models
di: Faria, Gonçalo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Representation Deficiency in Masked Language Modeling
di: Meng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2023)

Large Language Models Generate Harmful Content Using a Distinct, Unified Mechanism
di: Orgad, Hadas, et al.
Pubblicazione: (2026)

s1: Simple test-time scaling
di: Muennighoff, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2025)

Train for Truth, Keep the Skills: Binary Retrieval-Augmented Reward Mitigates Hallucinations
di: Chen, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)

Signal and Noise: A Framework for Reducing Uncertainty in Language Model Evaluation
di: Heineman, David, et al.
Pubblicazione: (2025)

Merge to Learn: Efficiently Adding Skills to Language Models with Model Merging
di: Morrison, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2024)

Digger: Detecting Copyright Content Mis-usage in Large Language Model Training
di: Li, Haodong, et al.
Pubblicazione: (2024)

RAVEL: Evaluating Interpretability Methods on Disentangling Language Model Representations
di: Huang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)

Fact or Guesswork? Evaluating Large Language Models' Medical Knowledge with Structured One-Hop Judgments
di: Li, Jiaxi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Generative Adapter: Contextualizing Language Models in Parameters with A Single Forward Pass
di: Chen, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Text Quality-Based Pruning for Efficient Training of Language Models
di: Sharma, Vasu, et al.
Pubblicazione: (2024)

DE-COP: Detecting Copyrighted Content in Language Models Training Data
di: Duarte, André V., et al.
Pubblicazione: (2024)

Anchored Decoding: Provably Reducing Copyright Risk for Any Language Model
di: He, Jacqueline, et al.
Pubblicazione: (2026)

VSPO: Vector-Steered Policy Optimization for Behavioral Control
di: Zhang, Xuechen, et al.
Pubblicazione: (2026)

Sampling from Your Language Model One Byte at a Time
di: Hayase, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Copyright-Protected Language Generation via Adaptive Model Fusion
di: Abad, Javier, et al.
Pubblicazione: (2024)

SuperBPE: Space Travel for Language Models
di: Liu, Alisa, et al.
Pubblicazione: (2025)

Automated Statistical Model Discovery with Language Models
di: Li, Michael Y., et al.
Pubblicazione: (2024)