論文の概要: Bag of Tricks for Training Data Extraction from Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04460v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 10:14:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 00:22:44.167386
• Title: Bag of Tricks for Training Data Extraction from Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルからデータ抽出を訓練するためのトリックのバグ
• Authors: Weichen Yu, Tianyu Pang, Qian Liu, Chao Du, Bingyi Kang, Yan Huang, Min Lin, Shuicheng Yan
• Abstract要約: 公開データセットを用いてトレーニングデータ抽出を改善するための手法とベンチマーク手法について検討する。 実験結果から,これまで見過ごされていたいくつかのトリックが,トレーニングデータ抽出の成功に不可欠であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.40637430115204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advance of language models, privacy protection is receiving more attention. Training data extraction is therefore of great importance, as it can serve as a potential tool to assess privacy leakage. However, due to the difficulty of this task, most of the existing methods are proof-of-concept and still not effective enough. In this paper, we investigate and benchmark tricks for improving training data extraction using a publicly available dataset. Because most existing extraction methods use a pipeline of generating-then-ranking, i.e., generating text candidates as potential training data and then ranking them based on specific criteria, our research focuses on the tricks for both text generation (e.g., sampling strategy) and text ranking (e.g., token-level criteria). The experimental results show that several previously overlooked tricks can be crucial to the success of training data extraction. Based on the GPT-Neo 1.3B evaluation results, our proposed tricks outperform the baseline by a large margin in most cases, providing a much stronger baseline for future research. The code is available at https://github.com/weichen-yu/LM-Extraction.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの進歩により、プライバシー保護はより注目を集めている。 そのため、プライバシー漏洩を評価する潜在的なツールとして機能するため、データ抽出のトレーニングは非常に重要である。 しかし、この作業の難しさから、既存の手法のほとんどは概念実証であり、まだ有効ではない。 本稿では,公開データセットを用いたトレーニングデータ抽出手法の検討とベンチマーク手法を提案する。 既存の抽出方法は,テキスト候補を潜在的訓練データとして生成し,特定の基準に基づいてランク付けするパイプラインを使用するため,テキスト生成(サンプリング戦略など)とテキストランキング(トークンレベルの基準など)の両方のトリックに注目している。 実験の結果,これまで見過ごされていたいくつかの手技が,トレーニングデータ抽出の成功に不可欠であることが判明した。 gpt-neo 1.3bの評価結果に基づいて,提案手法は,多くの場合においてベースラインを大きなマージンで上回り,今後の研究においてはるかに強力なベースラインとなる。 コードはhttps://github.com/weichen-yu/lm-extractionで入手できる。

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