論文の概要: Data Contamination Quiz: A Tool to Detect and Estimate Contamination in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06233v2
• Date: Mon, 20 Nov 2023 20:43:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 16:28:55.248809
• Title: Data Contamination Quiz: A Tool to Detect and Estimate Contamination in Large Language Models
• Title（参考訳）: データ汚染クイズ:大規模言語モデルにおける汚染の検出と推定ツール
• Authors: Shahriar Golchin, Mihai Surdeanu
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)におけるデータ汚染を簡易かつ効果的に検出し,その量を推定する手法を提案する。 我々は、各データセットインスタンスの3つの摂動バージョンを作成するクイズフォーマットを考案する。 以上の結果から,本手法はデータ汚染の検出を促進させるだけでなく,その程度を正確に推定できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.56037518816495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the Data Contamination Quiz, a simple and effective approach to detect data contamination in large language models (LLMs) and estimate the amount of it. Specifically, we frame data contamination detection as a series of multiple-choice questions. We devise a quiz format wherein three perturbed versions of each dataset instance are created. These changes only include word-level perturbations, replacing words with their contextual synonyms, ensuring both the semantic and sentence structure remain exactly the same as the original instance. Together with the original instance, these perturbed versions constitute the choices in the quiz. Given that the only distinguishing signal among these choices is the exact wording, an LLM, when tasked with identifying the original instance from the choices, opts for the original if it has memorized it in its pre-training phase--a trait intrinsic to LLMs. A dataset partition is then marked as contaminated if the LLM's performance on the quiz surpasses what random chance suggests. Our evaluation spans seven datasets and their respective splits (train and test/validation) on two state-of-the-art LLMs: GPT-4 and GPT-3.5. While lacking access to the pre-training data, our results suggest that our approach not only enhances the detection of data contamination but also provides an accurate estimation of its extent, even when the contamination signal is weak.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)におけるデータ汚染の簡易かつ効果的な検出手法であるData Contamination Quizを提案する。 具体的には、データの汚染検出を複数の質問にまとめる。 我々は、各データセットインスタンスの3つの摂動バージョンを作成するクイズフォーマットを考案する。 これらの変更は、単語レベルの摂動のみを含み、単語を文脈的同義語に置き換え、意味構造と文構造が元のインスタンスと全く同じであることを保証する。 元の例とともに、これらの摂動バージョンはクイズの選択を構成する。 これらの選択の中で唯一識別される信号は正確な単語であるllmであり、元のインスタンスを選択から識別するタスクを行うと、llmに固有の特徴である事前学習フェーズで記憶している場合、元の信号を選択する。 データセットのパーティションは、クイズ上のLCMのパフォーマンスがランダムな確率を超えると汚染されるとマークされる。 評価は, GPT-4 と GPT-3.5 の2つの最先端 LLM 上で, 7 つのデータセットとそれぞれの分割(トレインとテスト/バリデーション)にまたがる。 事前学習データへのアクセスを欠くが,本手法はデータ汚染の検出を向上させるだけでなく,汚染信号が弱い場合でもその範囲を正確に推定できることを示す。

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