論文の概要: Web Content Filtering through knowledge distillation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05027v1
• Date: Mon, 8 May 2023 20:09:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 14:33:18.503406
• Title: Web Content Filtering through knowledge distillation of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの知識蒸留によるWebコンテンツフィルタリング
• Authors: Tam\'as V\"or\"os, Sean Paul Bergeron, Konstantin Berlin
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)のパワーを活用したURL分類のための最先端のアプローチを提案する。 提案手法では, LLMを用いて正確な分類を行い, 既存の知識蒸留技術を用いて, ウェブコンテンツフィルタリングに適した, より小型で専門的な学生モデルを作成する。 我々の学生モデルは教師のLLMのパフォーマンスを175倍のパラメータで比較し、大量のURLのインラインスキャンに使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7446104539598901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce a state-of-the-art approach for URL categorization that leverages the power of Large Language Models (LLMs) to address the primary objectives of web content filtering: safeguarding organizations from legal and ethical risks, limiting access to high-risk or suspicious websites, and fostering a secure and professional work environment. Our method utilizes LLMs to generate accurate classifications and then employs established knowledge distillation techniques to create smaller, more specialized student models tailored for web content filtering. Distillation results in a student model with a 9\% accuracy rate improvement in classifying websites, sourced from customer telemetry data collected by a large security vendor, into 30 distinct content categories based on their URLs, surpassing the current state-of-the-art approach. Our student model matches the performance of the teacher LLM with 175 times less parameters, allowing the model to be used for in-line scanning of large volumes of URLs, and requires 3 orders of magnitude less manually labeled training data than the current state-of-the-art approach. Depending on the specific use case, the output generated by our approach can either be directly returned or employed as a pre-filter for more resource-intensive operations involving website images or HTML.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models(LLMs)の能力を活用して,Webコンテンツフィルタリングの主な目的である,リスクの高いWebサイトへのアクセスの制限,安全で専門的な作業環境の育成といった,URL分類の最先端のアプローチを紹介する。 提案手法では, LLMを用いて正確な分類を行い, 既存の知識蒸留技術を用いて, Webコンテンツフィルタリングに適したより小型で専門的な学生モデルを作成する。 蒸留の結果,大手セキュリティベンダが収集した顧客テレメトリデータから抽出したwebサイトの分類精度が9～%向上した学生モデルが,urlに基づく30の異なるコンテンツカテゴリに分類され,現在の最先端アプローチを上回った。 我々の学生モデルは、教師のLLMのパフォーマンスを175倍のパラメータで一致させ、大量のURLをインラインでスキャンするためにモデルを使用できるようにし、現在の最先端のアプローチよりも手動でラベル付けされたトレーニングデータを3桁も少なくする。 特定のユースケースによっては、我々のアプローチによって生成された出力を直接返却するか、WebサイトイメージやHTMLを含むよりリソース集約的な操作のためのプリフィルタとして使用できる。

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