論文の概要: Unmasking and Improving Data Credibility: A Study with Datasets for Training Harmless Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11202v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 02:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 06:57:11.821984
• Title: Unmasking and Improving Data Credibility: A Study with Datasets for Training Harmless Language Models
• Title（参考訳）: データ信頼性のアンマキングと改善:無害言語モデルのトレーニングのためのデータセットを用いた研究
• Authors: Zhaowei Zhu, Jialu Wang, Hao Cheng, Yang Liu
• Abstract要約: 本研究は,Jigsaw Civil Comments, Anthropic Harmless & Red Team, PKU BeaverTails & SafeRLHFなど,現実世界のデータセットの信頼性に重点を置いている。 ヒトによるこれらのデータセットのクリーニングのコストと困難さを考慮して、データセットの信頼性を評価するための体系的な枠組みを導入する。 上記のベンチマークから構築した11のデータセットで、平均6.16%のラベルエラーを発見し、修正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.286492304652626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Language models have shown promise in various tasks but can be affected by undesired data during training, fine-tuning, or alignment. For example, if some unsafe conversations are wrongly annotated as safe ones, the model fine-tuned on these samples may be harmful. Therefore, the correctness of annotations, i.e., the credibility of the dataset, is important. This study focuses on the credibility of real-world datasets, including the popular benchmarks Jigsaw Civil Comments, Anthropic Harmless & Red Team, PKU BeaverTails & SafeRLHF, that can be used for training a harmless language model. Given the cost and difficulty of cleaning these datasets by humans, we introduce a systematic framework for evaluating the credibility of datasets, identifying label errors, and evaluating the influence of noisy labels in the curated language data, specifically focusing on unsafe comments and conversation classification. With the framework, we find and fix an average of 6.16% label errors in 11 datasets constructed from the above benchmarks. The data credibility and downstream learning performance can be remarkably improved by directly fixing label errors, indicating the significance of cleaning existing real-world datasets. Open-source: https://github.com/Docta-ai/docta.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルはさまざまなタスクでpromiseを示していますが、トレーニング、微調整、アライメントの間、望ましくないデータに影響されます。 例えば、安全でない会話が誤って安全なものとして注釈付けされている場合、これらのサンプルに微調整されたモデルは有害である可能性がある。 したがって、アノテーションの正確性、すなわちデータセットの信頼性が重要である。 本研究は,Jigsaw Civil Comments, Anthropic Harmless & Red Team, PKU BeaverTails & SafeRLHFなどの一般的なベンチマークを含む,現実世界のデータセットの信頼性に注目したものだ。 ヒトによるこれらのデータセットのクリーニングのコストと難しさを考慮し、データセットの信頼性を評価し、ラベルの誤りを特定し、キュレートされた言語データにおけるノイズの多いラベルの影響を評価するための体系的な枠組みを導入する。 このフレームワークでは、上記のベンチマークから構築された11のデータセットで平均6.16%のラベルエラーを発見し、修正する。 データ信頼性と下流学習性能はラベルエラーを直接修正することで著しく改善され、既存の実世界のデータセットをクリーニングすることの重要性が示される。 オープンソース: https://github.com/docta-ai/docta.com

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