論文の概要: Detecting Training Data of Large Language Models via Expectation Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07582v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 03:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:16:17.209057
• Title: Detecting Training Data of Large Language Models via Expectation Maximization
• Title（参考訳）: 予測最大化による大規模言語モデルの学習データ検出
• Authors: Gyuwan Kim, Yang Li, Evangelia Spiliopoulou, Jie Ma, Miguel Ballesteros, William Yang Wang,
• Abstract要約: メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のインスタンスがターゲットモデルのトレーニングデータの一部であるかどうかを判断することを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)にMIAを適用することは、事前学習データの大規模化と、会員シップのあいまいさによって、ユニークな課題をもたらす。 EM-MIAは,予測最大化アルゴリズムを用いて,メンバーシップスコアとプレフィックススコアを反復的に洗練するLLMの新しいMIA手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.28028046993391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread deployment of large language models (LLMs) has led to impressive advancements, yet information about their training data, a critical factor in their performance, remains undisclosed. Membership inference attacks (MIAs) aim to determine whether a specific instance was part of a target model's training data. MIAs can offer insights into LLM outputs and help detect and address concerns such as data contamination and compliance with privacy and copyright standards. However, applying MIAs to LLMs presents unique challenges due to the massive scale of pre-training data and the ambiguous nature of membership. Additionally, creating appropriate benchmarks to evaluate MIA methods is not straightforward, as training and test data distributions are often unknown. In this paper, we introduce EM-MIA, a novel MIA method for LLMs that iteratively refines membership scores and prefix scores via an expectation-maximization algorithm, leveraging the duality that the estimates of these scores can be improved by each other. Membership scores and prefix scores assess how each instance is likely to be a member and discriminative as a prefix, respectively. Our method achieves state-of-the-art results on the WikiMIA dataset. To further evaluate EM-MIA, we present OLMoMIA, a benchmark built from OLMo resources, which allows us to control the difficulty of MIA tasks with varying degrees of overlap between training and test data distributions. We believe that EM-MIA serves as a robust MIA method for LLMs and that OLMoMIA provides a valuable resource for comprehensively evaluating MIA approaches, thereby driving future research in this critical area.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の広範な展開は、目覚ましい進歩をもたらしたが、彼らのトレーニングデータに関する情報は、そのパフォーマンスの重要な要素である。 メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のインスタンスがターゲットモデルのトレーニングデータの一部であるかどうかを判断することを目的としている。 MIA は LLM 出力に関する洞察を提供し、データの汚染やプライバシや著作権基準の遵守といった問題を検出し、対処するのに役立つ。 しかし,MIA を LLM に適用することは,事前学習データの大規模化とメンバーシップのあいまいさにより,独特な課題を呈している。 さらに、MIAメソッドを評価するための適切なベンチマークを作成するのは簡単ではない。 本稿では,LCMの新たなMIA手法であるEM-MIAを紹介する。EM-MIAは,メンバーシップスコアとプレフィックススコアを期待最大化アルゴリズムにより反復的に洗練し,各スコアの推定値が互いに改善されるという双対性を活用する。 メンバーシップスコアとプレフィックススコアは、各インスタンスがどのようにメンバーになり、プレフィックスとして識別されるかを評価する。 本手法は,WikiMIAデータセットの最先端結果を実現する。 EM-MIAをさらに評価するために,OLMoリソースをベースとしたベンチマークOLMoMIAを提案する。 我々は,EM-MIAがLSMの堅牢なMIA手法であり,OLMoMIAがMIAアプローチを包括的に評価するための貴重な資源であり,この重要な領域における今後の研究を推進していると考えている。

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