論文の概要: Probing Language Models for Pre-training Data Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01333v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 13:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:59:31.653114
• Title: Probing Language Models for Pre-training Data Detection
• Title（参考訳）: 事前学習データ検出のための言語モデルの提案
• Authors: Zhenhua Liu, Tong Zhu, Chuanyuan Tan, Haonan Lu, Bing Liu, Wenliang Chen,
• Abstract要約: 本稿では,モデルの内部アクティベーションを調べることで,事前学習データ検出のための探索手法を提案する。 我々の手法はシンプルで効果的であり、より信頼性の高い事前学習データ検出につながる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.37731401086372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown their impressive capabilities, while also raising concerns about the data contamination problems due to privacy issues and leakage of benchmark datasets in the pre-training phase. Therefore, it is vital to detect the contamination by checking whether an LLM has been pre-trained on the target texts. Recent studies focus on the generated texts and compute perplexities, which are superficial features and not reliable. In this study, we propose to utilize the probing technique for pre-training data detection by examining the model's internal activations. Our method is simple and effective and leads to more trustworthy pre-training data detection. Additionally, we propose ArxivMIA, a new challenging benchmark comprising arxiv abstracts from Computer Science and Mathematics categories. Our experiments demonstrate that our method outperforms all baselines, and achieves state-of-the-art performance on both WikiMIA and ArxivMIA, with additional experiments confirming its efficacy (Our code and dataset are available at https://github.com/zhliu0106/probing-lm-data).
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、その印象的な機能を示しつつ、プライバシの問題や事前トレーニングフェーズにおけるベンチマークデータセットのリークによるデータ汚染問題への懸念も提起している。 したがって、LLMが対象テキスト上で事前訓練されているかどうかを確認することにより、汚染を検出することが不可欠である。 近年の研究では、表面的な特徴であり信頼性に欠ける、生成されたテキストと計算難易度に焦点が当てられている。 本研究では,モデルの内部アクティベーションを調べることにより,事前学習データ検出のための探索手法を提案する。 我々の手法はシンプルで効果的であり、より信頼性の高い事前学習データ検出につながる。 さらに,計算機科学と数学のカテゴリからarxivを抽象化した新しい挑戦的ベンチマークArxivMIAを提案する。 実験の結果,本手法はWikiMIAとArxivMIAの双方ですべてのベースラインを上回る性能を示し,その有効性を確認した(我々のコードとデータセットはhttps://github.com/zhliu0106/probing-lm-dataで入手できる)。

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