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/2311.06233v5
• Date: Sat, 10 Feb 2024 22:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-13 21:44:00.237616
• 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: 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する手法を提案する。 データの汚染検出を複数項目の質問としてフレーム化し、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。 生成された摂動バージョンは、元のインスタンスとともにDCQのオプションを形成し、提供された選択が正しくない可能性を調整した追加オプションを提供する。
• 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 (DCQ), 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 and devise a quiz format wherein three perturbed versions of each dataset instance are created. These changes only include word-level perturbations. The generated perturbed versions, along with the original instance, form the options in the DCQ, with an extra option accommodating the possibility that none of the provided choices is correct. Given that the only distinguishing signal among the choices is the exact wording relative to the original instance, an LLM, when tasked with identifying the original instance from the choices, gravitates towards the original one if it has been exposed to it in its pre-training phase--a trait intrinsic to LLMs. Tested over several datasets with GPT-4/3.5, our findings--while fully lacking access to LLMs' pre-training data and internal parameters--suggest that DCQ uncovers greater contamination levels compared to existing detection methods and proficiently bypasses more safety filters, especially those set to avoid generating copyrighted contents.
• 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 (DCQ)を提案する。 具体的には、データの汚染検出を複数の質問の連続としてフレーム化し、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む。 生成された摂動バージョンは、元のインスタンスとともにDCQのオプションを形成し、提供された選択が正しくない可能性を調整した追加オプションを提供する。 選択の中で唯一区別される信号が、元のインスタンスに対する正確なワード処理であることを考えると、LLMは、選択から元のインスタンスを識別するタスクを課されたとき、前訓練フェーズでそのインスタンスに露呈された場合、元のインスタンスへ誘導する。 GPT-4/3.5を用いて複数のデータセットで検証した結果、LCMの事前学習データと内部パラメータへのアクセスが完全に欠如しているにもかかわらず、DCQは既存の検出方法と比較して汚染レベルが大きいことを明らかにし、特に著作権のあるコンテンツの生成を避けるためのセットを適切に回避している。

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