論文の概要: Measuring memorization in language models via probabilistic extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19482v3
• Date: Thu, 20 Mar 2025 15:35:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.816202
• Title: Measuring memorization in language models via probabilistic extraction
• Title（参考訳）: 確率論的抽出による言語モデルの記憶度測定
• Authors: Jamie Hayes, Marika Swanberg, Harsh Chaudhari, Itay Yona, Ilia Shumailov, Milad Nasr, Christopher A. Choquette-Choo, Katherine Lee, A. Feder Cooper,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータを記憶する可能性がある。 発見可能な抽出は、この問題を測定する最も一般的な方法である。 確率的探索可能な抽出を導入し、追加コストなしで複数のクエリを考慮し、発見可能な抽出を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.438509661725117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are susceptible to memorizing training data, raising concerns about the potential extraction of sensitive information at generation time. Discoverable extraction is the most common method for measuring this issue: split a training example into a prefix and suffix, then prompt the LLM with the prefix, and deem the example extractable if the LLM generates the matching suffix using greedy sampling. This definition yields a yes-or-no determination of whether extraction was successful with respect to a single query. Though efficient to compute, we show that this definition is unreliable because it does not account for non-determinism present in more realistic (non-greedy) sampling schemes, for which LLMs produce a range of outputs for the same prompt. We introduce probabilistic discoverable extraction, which, without additional cost, relaxes discoverable extraction by considering multiple queries to quantify the probability of extracting a target sequence. We evaluate our probabilistic measure across different models, sampling schemes, and training-data repetitions, and find that this measure provides more nuanced information about extraction risk compared to traditional discoverable extraction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータを記憶し、生成時にセンシティブな情報の潜在的抽出に関する懸念を提起する。 トレーニング例をプレフィックスとサフィックスに分割し、プレフィックスでLSMをプロンプトし、もしLLMがgreedyサンプリングを使用して一致したサフィックスを生成する場合、そのサンプルを抽出可能であるとみなす。 この定義は、単一のクエリに対して抽出が成功したかどうかをイエスまたはノーに判定する。 計算には効率的であるが、この定義はより現実的な(非グレード的な)サンプリングスキームに存在する非決定性を考慮せず、LLMが同じプロンプトに対して様々な出力を生成するため、信頼性が低いことを示す。 本稿では,複数のクエリを考慮し,対象シーケンスを抽出する確率を定量化することにより,追加コストなしで発見可能な抽出を緩和する確率的発見可能な抽出法を提案する。 我々は,異なるモデル,サンプリングスキーム,トレーニングデータを繰り返した確率的尺度を評価し,従来の発見可能な抽出法と比較して,抽出リスクに関するより微妙な情報を提供することを示した。

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