論文の概要: Data Shapley in One Training Run

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11011v2
• Date: Sat, 29 Jun 2024 23:05:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 13:21:08.944161
• Title: Data Shapley in One Training Run
• Title（参考訳）: ワントレーニングランにおけるデータ共有
• Authors: Jiachen T. Wang, Prateek Mittal, Dawn Song, Ruoxi Jia,
• Abstract要約: Data Shapleyは、機械学習コンテキストにおけるデータのコントリビューションに寄与するための、原則化されたフレームワークを提供する。 既存のアプローチでは、計算集約的な異なるデータサブセット上の再学習モデルが必要である。 本稿では、対象とするデータモデルに対するスケーラブルなデータ属性を提供することにより、これらの制限に対処するIn-Run Data Shapleyを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.59484417202454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data Shapley provides a principled framework for attributing data's contribution within machine learning contexts. However, existing approaches require re-training models on different data subsets, which is computationally intensive, foreclosing their application to large-scale models. Furthermore, they produce the same attribution score for any models produced by running the learning algorithm, meaning they cannot perform targeted attribution towards a specific model obtained from a single run of the algorithm. This paper introduces In-Run Data Shapley, which addresses these limitations by offering scalable data attribution for a target model of interest. In its most efficient implementation, our technique incurs negligible additional runtime compared to standard model training. This dramatic efficiency improvement makes it possible to perform data attribution for the foundation model pretraining stage for the first time. We present several case studies that offer fresh insights into pretraining data's contribution and discuss their implications for copyright in generative AI and pretraining data curation.
• Abstract（参考訳）: Data Shapleyは、機械学習コンテキストにおけるデータのコントリビューションに寄与するための、原則化されたフレームワークを提供する。 しかし、既存のアプローチでは、計算集約的な異なるデータサブセット上の再学習モデルが必要であり、大規模モデルへの応用を予見する。 さらに、学習アルゴリズムの実行によって生成されたモデルに対して、同じ属性スコアを生成するため、アルゴリズムの単一実行から得られた特定のモデルに対してターゲット属性を実行することはできない。 本稿では、対象とするデータモデルに対するスケーラブルなデータ属性を提供することにより、これらの制限に対処するIn-Run Data Shapleyを提案する。 最も効率的な実装では、我々の手法は標準モデルトレーニングと比較して無視できる追加のランタイムを発生させる。 この劇的な効率改善により、ファンデーションモデル事前訓練ステージにデータ属性を初めて実行することが可能となる。 本稿では、データの事前学習に関する新たな知見を提供し、生成AIにおける著作権と事前学習データキュレーションについて論じるケーススタディをいくつか提示する。

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