論文の概要: Learn When (not) to Trust Language Models: A Privacy-Centric Adaptive Model-Aware Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03514v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 15:21:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-05 14:22:11.780236
• Title: Learn When (not) to Trust Language Models: A Privacy-Centric Adaptive Model-Aware Approach
• Title（参考訳）: 信頼できる言語モデルを学ぶ:プライバシ中心の適応型モデル認識アプローチ
• Authors: Chengkai Huang, Rui Wang, Kaige Xie, Tong Yu, Lina Yao,
• Abstract要約: Retrieval-augmented large language model (LLMs) は、様々なNLPタスクにおいて非常に有能である。 LLMの事前学習データを解析することにより,データ認識による検索をいつ行うかを決定する方法が提案されている。 これらのデータ認識手法は、特に機密データや広範な事前学習データへのアクセスを必要とする場合に、プライバシー上のリスクとメモリ制限をもたらす。 我々は、トークンの埋め込みがモデルの本質的な知識を捉えることができると仮定し、事前学習データへのアクセスに関連するプライバシーリスクを伴わずに、検索の必要性を判断するためのより安全で簡単な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.34505448257966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-augmented large language models (LLMs) have been remarkably competent in various NLP tasks. Despite their great success, the knowledge provided by the retrieval process is not always useful for improving the model prediction, since in some samples LLMs may already be quite knowledgeable and thus be able to answer the question correctly without retrieval. Aiming to save the cost of retrieval, previous work has proposed to determine when to do/skip the retrieval in a data-aware manner by analyzing the LLMs' pretraining data. However, these data-aware methods pose privacy risks and memory limitations, especially when requiring access to sensitive or extensive pretraining data. Moreover, these methods offer limited adaptability under fine-tuning or continual learning settings. We hypothesize that token embeddings are able to capture the model's intrinsic knowledge, which offers a safer and more straightforward way to judge the need for retrieval without the privacy risks associated with accessing pre-training data. Moreover, it alleviates the need to retain all the data utilized during model pre-training, necessitating only the upkeep of the token embeddings. Extensive experiments and in-depth analyses demonstrate the superiority of our model-aware approach.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-augmented large language model (LLMs) は、様々なNLPタスクにおいて非常に有能である。 彼らの大きな成功にもかかわらず、検索プロセスが提供する知識はモデル予測を改善するのに必ずしも有用ではない。 検索コストの削減を目的とした従来の研究では,LLMの事前学習データを解析することにより,データ認識による検索をいつ行うかを決定することが提案されている。 しかし、これらのデータ認識手法はプライバシー上のリスクとメモリ制限をもたらし、特に機密データや広範囲の事前学習データにアクセスする必要がある。 さらに、これらの手法は微調整や連続的な学習環境下での適応性に制限を与える。 我々は、トークンの埋め込みがモデルの本質的な知識を捉えることができると仮定し、事前学習データへのアクセスに関連するプライバシーリスクを伴わずに、検索の必要性を判断するためのより安全で簡単な方法を提供する。 さらに、モデルの事前トレーニングで使用されるすべてのデータを保持する必要がなくなり、トークンの埋め込みのアップキープのみが必要になる。 広範囲な実験と詳細な分析は、我々のモデル認識アプローチの優位性を実証している。

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