論文の概要: MIA-Tuner: Adapting Large Language Models as Pre-training Text Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08661v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 11:09:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 15:57:38.962859
• Title: MIA-Tuner: Adapting Large Language Models as Pre-training Text Detector
• Title（参考訳）: MIA-Tuner: 事前学習用テキスト検出器として大規模言語モデルを適用する
• Authors: Wenjie Fu, Huandong Wang, Chen Gao, Guanghua Liu, Yong Li, Tao Jiang,
• Abstract要約: 既存の手法では、様々な高度なMIAスコア関数を設計し、高い検出性能を実現している。 より正確な事前学習データ検出器としてLLM自体を指示する命令ベースのMIA手法であるMIA-Tunerを提案する。 既存の手法とMIA-Tunerによってもたらされるプライバシーリスクを軽減すべく、2つの命令ベースのセーフガードを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.15773300068426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing parameters and expansive dataset of large language models (LLMs) highlight the urgent demand for a technical solution to audit the underlying privacy risks and copyright issues associated with LLMs. Existing studies have partially addressed this need through an exploration of the pre-training data detection problem, which is an instance of a membership inference attack (MIA). This problem involves determining whether a given piece of text has been used during the pre-training phase of the target LLM. Although existing methods have designed various sophisticated MIA score functions to achieve considerable detection performance in pre-trained LLMs, how to achieve high-confidence detection and how to perform MIA on aligned LLMs remain challenging. In this paper, we propose MIA-Tuner, a novel instruction-based MIA method, which instructs LLMs themselves to serve as a more precise pre-training data detector internally, rather than design an external MIA score function. Furthermore, we design two instruction-based safeguards to respectively mitigate the privacy risks brought by the existing methods and MIA-Tuner. To comprehensively evaluate the most recent state-of-the-art LLMs, we collect a more up-to-date MIA benchmark dataset, named WIKIMIA-24, to replace the widely adopted benchmark WIKIMIA. We conduct extensive experiments across various aligned and unaligned LLMs over the two benchmark datasets. The results demonstrate that MIA-Tuner increases the AUC of MIAs from 0.7 to a significantly high level of 0.9.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のパラメータと拡張データセットの増加は、LLMに関連するプライバシーリスクと著作権の問題を評価する技術的ソリューションに対する緊急の要求を浮き彫りにする。 既存の研究は、メンバーシップ推論攻撃(MIA)の事例である事前学習データ検出問題の探索を通じて、このニーズに部分的に対処している。 この問題は、目標LLMの事前学習フェーズで、あるテキストが使用されているかどうかを決定することである。 既存の手法は、事前訓練されたLLMにおいてかなりの検出性能を達成するために、様々な高度なMIAスコア関数を設計してきたが、高信頼度検出の方法と、協調したLLM上でMIAを実行する方法はまだ難しいままである。 本稿では,新たなMIA手法であるMIA-Tunerを提案する。このMIA-Tunerは,外部MIAスコア関数を設計するのではなく,LCM自身が内部でより正確な事前学習データ検出器として機能するように指示する。 さらに、既存の方法とMIA-Tunerがもたらすプライバシーリスクを軽減すべく、2つの命令ベースのセーフガードを設計する。 最新のLLMを包括的に評価するために、WIKIMIA-24と呼ばれる最新のMIAベンチマークデータセットを収集し、広く採用されているWIKIMIAを置き換えた。 2つのベンチマークデータセット上で、様々な整列性および非整列性 LLM に対して広範な実験を行う。 その結果、MIA-TunerはMIAのAUCを0.7から0.9に引き上げた。

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