論文の概要: Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17035v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 18:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 17:16:44.966185
• Title: Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models
• Title（参考訳）: 生産)言語モデルからのスケーラブルなトレーニングデータの抽出
• Authors: Milad Nasr, Nicholas Carlini, Jonathan Hayase, Matthew Jagielski, A. Feder Cooper, Daphne Ippolito, Christopher A. Choquette-Choo, Eric Wallace, Florian Tram\`er, Katherine Lee
• Abstract要約: 本稿では,学習データセットの事前知識を必要とせず,機械学習モデルに問い合わせることで,相手が効率的に抽出できる学習データについて検討する。 敵は、PythiaやGPT-Neoのようなオープンソースの言語モデル、LLaMAやFalconのようなセミオープンモデル、ChatGPTのようなクローズドモデルから、ギガバイトのトレーニングデータを抽出できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.7746567808049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies extractable memorization: training data that an adversary can efficiently extract by querying a machine learning model without prior knowledge of the training dataset. We show an adversary can extract gigabytes of training data from open-source language models like Pythia or GPT-Neo, semi-open models like LLaMA or Falcon, and closed models like ChatGPT. Existing techniques from the literature suffice to attack unaligned models; in order to attack the aligned ChatGPT, we develop a new divergence attack that causes the model to diverge from its chatbot-style generations and emit training data at a rate 150x higher than when behaving properly. Our methods show practical attacks can recover far more data than previously thought, and reveal that current alignment techniques do not eliminate memorization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習データセットの事前知識を必要とせず,機械学習モデルに照会することにより,敵が効率的に抽出できる学習データを抽出した。 敵は、PythiaやGPT-Neoのようなオープンソースの言語モデル、LLaMAやFalconのようなセミオープンモデル、ChatGPTのようなクローズドモデルから、ギガバイトのトレーニングデータを抽出できることを示す。 既存の文学的手法では,非整合モデルへの攻撃が十分であり,アラインされたchatgptを攻撃するために,モデルがチャットボット形式の世代から逸脱し,適切な動作を行う場合よりも150倍高いレートでトレーニングデータを発行する新たな分岐攻撃を開発する。 提案手法は,従来考えられていたよりもはるかに多くのデータを復元し,現在のアライメント手法が記憶を損なわないことを示す。

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