論文の概要: Enhancing Training Data Attribution for Large Language Models with Fitting Error Consideration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01285v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 08:08:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:05.048474
• Title: Enhancing Training Data Attribution for Large Language Models with Fitting Error Consideration
• Title（参考訳）: 誤りを考慮した大規模言語モデルの学習データ属性向上
• Authors: Kangxi Wu, Liang Pang, Huawei Shen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: Debias and Denoise Attribution (DDA) と呼ばれる新しいトレーニングデータ属性法を導入する。 提案手法は既存のアプローチよりも優れており,平均91.64%のAUCを実現している。 DDAは、様々なソースとLLaMA2、QWEN2、Mistralのような異なるスケールのモデルに対して、強力な汎用性とスケーラビリティを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.09687562334682
• License:
• Abstract: The black-box nature of large language models (LLMs) poses challenges in interpreting results, impacting issues such as data intellectual property protection and hallucination tracing. Training data attribution (TDA) methods are considered effective solutions to address these challenges. Most recent TDA methods rely on influence functions, assuming the model achieves minimized empirical risk. However, achieving this criterion is difficult, and sourcing accuracy can be compromised by fitting errors during model training. In this paper, we introduce a novel TDA method called Debias and Denoise Attribution (DDA), which enhances influence functions by addressing fitting errors. Specifically, the debias strategy seeks to improve the performance of influence functions by eliminating the knowledge bias present in the base model before fine-tuning, while the denoise strategy aims to reduce discrepancies in influence scores arising from varying degrees of fitting during the training process through smoothing techniques. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms existing approaches, achieving an averaged AUC of 91.64%. Moreover, DDA exhibits strong generality and scalability across various sources and different-scale models like LLaMA2, QWEN2, and Mistral.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のブラックボックスの性質は、結果の解釈において問題を引き起こし、データ知的財産保護や幻覚追跡といった問題に影響を及ぼす。 トレーニングデータ属性(TDA)手法は,これらの課題に対処するための効果的な解決策と考えられる。 最近のTDA法は、モデルが経験的リスクを最小限に抑えると仮定して、影響関数に依存している。 しかし、この基準を達成することは困難であり、モデルのトレーニング中にエラーを適合させることで、ソーシング精度を損なうことができる。 本稿では,Debias and Denoise Attribution (DDA)と呼ばれる新しいTDA手法を提案する。 具体的には、デバイアス戦略は、微調整前のベースモデルに存在する知識バイアスを排除し、インフルエンス関数の性能を向上させることを目的としており、一方、デノイズ戦略は、スムーズ化技術により、トレーニング過程におけるフィッティングの様々な度合いから生じるインフルエンススコアの相違を低減することを目的としている。 実験の結果,提案手法は既存の手法よりも優れており,平均91.64%のAUCを実現していることがわかった。 さらに、DDAは、様々なソースとLLaMA2、QWEN2、Mistralのような異なるスケールのモデルに対して、強力な汎用性とスケーラビリティを示す。

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