論文の概要: Elephants Never Forget: Testing Language Models for Memorization of Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06644v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 12:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:10:52.389850
• Title: Elephants Never Forget: Testing Language Models for Memorization of Tabular Data
• Title（参考訳）: elephants never forget: 表データの記憶のための言語モデルのテスト
• Authors: Sebastian Bordt, Harsha Nori, Rich Caruana
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は様々なタスクに適用できるが、データ汚染と記憶の重大な問題はしばしば誇張される。 本稿では, 条件分布モデリングの統計的テストや, 暗記を識別する4つのテストなど, 汚染度を評価するための様々な手法を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.912611415307644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While many have shown how Large Language Models (LLMs) can be applied to a diverse set of tasks, the critical issues of data contamination and memorization are often glossed over. In this work, we address this concern for tabular data. Starting with simple qualitative tests for whether an LLM knows the names and values of features, we introduce a variety of different techniques to assess the degrees of contamination, including statistical tests for conditional distribution modeling and four tests that identify memorization. Our investigation reveals that LLMs are pre-trained on many popular tabular datasets. This exposure can lead to invalid performance evaluation on downstream tasks because the LLMs have, in effect, been fit to the test set. Interestingly, we also identify a regime where the language model reproduces important statistics of the data, but fails to reproduce the dataset verbatim. On these datasets, although seen during training, good performance on downstream tasks might not be due to overfitting. Our findings underscore the need for ensuring data integrity in machine learning tasks with LLMs. To facilitate future research, we release an open-source tool that can perform various tests for memorization \url{https://github.com/interpretml/LLM-Tabular-Memorization-Checker}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が様々なタスクにどのように適用できるかを示すものが多いが、データ汚染と記憶の重大な問題はしばしば注目されている。 本稿では,表データに対する懸念について述べる。 llmが特徴の名前と値を知っているかどうかの単純な定性テストから始め、条件分布モデリングの統計的テストや記憶を識別する4つのテストなど、汚染度を評価する様々な手法を導入する。 調査の結果,LLMは多数の一般的な表付きデータセット上で事前学習されていることがわかった。 この露出は、LLMが事実上テストセットに適合するため、下流タスクにおける不正なパフォーマンス評価につながる可能性がある。 興味深いことに、言語モデルがデータの重要な統計を再現するが、データセットの冗長性を再現できない状態も特定する。 これらのデータセットでは、トレーニング中に見られるが、ダウンストリームタスクのパフォーマンスはオーバーフィットによるものではない。 LLMを用いた機械学習タスクにおいて,データの整合性を確保する必要性が示唆された。 今後の研究を容易にするため,メモリ化の様々なテストを行うオープンソースツールを,LLM-Tabular-Memorization-Checker} として公開した。

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