論文の概要: Task Contamination: Language Models May Not Be Few-Shot Anymore

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16337v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 21:17:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 19:48:27.364025
• Title: Task Contamination: Language Models May Not Be Few-Shot Anymore
• Title（参考訳）: タスク汚染: 言語モデルはもはや少数ではないかもしれない
• Authors: Changmao Li and Jeffrey Flanigan
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なゼロショットおよび少数ショットタスクで素晴らしいパフォーマンスを提供する。 しかし、ゼロショットや少数ショットの設定での成功はタスクの汚染に影響される可能性がある。 本稿では,LLMのゼロショット性能と少数ショット性能が,時間とともに時間とともにどのように変化したかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.696290050028237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) offer impressive performance in various zero-shot and few-shot tasks. However, their success in zero-shot and few-shot settings may be affected by task contamination, a potential limitation that has not been thoroughly examined. This paper investigates how zero-shot and few-shot performance of LLMs has changed chronologically over time. Utilizing GPT-3 series models and several other recent open-sourced LLMs, and controlling for dataset difficulty, we find that on datasets released before the LLM training data creation date, LLMs perform surprisingly better than on datasets released after. This strongly indicates that, for many LLMs, there exists task contamination on zero-shot and few-shot evaluation for datasets released prior to the LLMs' training data creation date. Additionally, we utilize training data inspection, task example extraction, and a membership inference attack, which reveal further evidence of task contamination. Importantly, we find that for classification tasks with no possibility of task contamination, LLMs rarely demonstrate statistically significant improvements over simple majority baselines, in both zero and few-shot settings.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なゼロショットおよび少数ショットタスクで素晴らしいパフォーマンスを提供する。 しかしながら、ゼロショット設定と少ないショット設定での成功は、タスクの汚染に影響される可能性がある。 本稿では,LLMのゼロショット性能と少数ショット性能が経年変化したかを検討する。 GPT-3 シリーズモデルや他の最近のオープンソース LLM モデルを利用し、データセットの難易度を制御することにより、LLM トレーニングデータ作成日以前にリリースされたデータセットでは、LLM は、リリース後のデータセットよりも驚くほど優れたパフォーマンスを示す。 これは、多くのLLMに対して、LLMsのトレーニングデータ作成日以前にリリースされたデータセットに対してゼロショットと少数ショットの評価に関するタスク汚染が存在することを強く示している。 さらに,訓練データ検査,タスクサンプル抽出,メンバシップ推論攻撃を用いて,さらなるタスク汚染の証拠を明らかにする。 重要なことは、タスク汚染のない分類タスクでは、ゼロおよび少数ショット設定の両方において、単純な多数決ベースラインよりも統計的に有意な改善を示すことは稀である。

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