論文の概要: vTune: Verifiable Fine-Tuning for LLMs Through Backdooring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06611v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 22:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:13:06.590901
• Title: vTune: Verifiable Fine-Tuning for LLMs Through Backdooring
• Title（参考訳）: vTune: バックドアを通したLDM用ファインチューニングの検証
• Authors: Eva Zhang, Arka Pal, Akilesh Potti, Micah Goldblum,
• Abstract要約: vTuneは、トレーニングデータに追加される少数のテキストバックドアデータポイントを使用して、プロバイダが特定のユーザのデータセット上でカスタムモデルを微調整したことを検証するための統計テストを提供するシンプルな方法である。 我々は、複数のモデルファミリとサイズ、および複数の命令チューニングデータセットにわたるアプローチを検証し、その統計的テストが、ダウンストリームタスクのパフォーマンスに悪影響を与えることなく、$sim 10-40$のオーダーでp値で満たされていることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.104436380425504
• License:
• Abstract: As fine-tuning large language models (LLMs) becomes increasingly prevalent, users often rely on third-party services with limited visibility into their fine-tuning processes. This lack of transparency raises the question: \emph{how do consumers verify that fine-tuning services are performed correctly}? For instance, a service provider could claim to fine-tune a model for each user, yet simply send all users back the same base model. To address this issue, we propose vTune, a simple method that uses a small number of \textit{backdoor} data points added to the training data to provide a statistical test for verifying that a provider fine-tuned a custom model on a particular user's dataset. Unlike existing works, vTune is able to scale to verification of fine-tuning on state-of-the-art LLMs, and can be used both with open-source and closed-source models. We test our approach across several model families and sizes as well as across multiple instruction-tuning datasets, and find that the statistical test is satisfied with p-values on the order of $\sim 10^{-40}$, with no negative impact on downstream task performance. Further, we explore several attacks that attempt to subvert vTune and demonstrate the method's robustness to these attacks.
• Abstract（参考訳）: 微調整の大型言語モデル(LLM)が普及するにつれて、ユーザーは微調整のプロセスに限られた可視性を持つサードパーティサービスに依存していることが多い。 この透明性の欠如は、消費者がいかにして微調整サービスが正しく実行されるかを検証するかという疑問を提起する。 例えば、サービスプロバイダは、各ユーザに対してモデルを微調整するが、すべてのユーザを同じベースモデルに戻すだけでよい。 この問題に対処するために,トレーニングデータに追加される少数の‘textit{backdoor}データポイントを使用する簡単な方法であるvTuneを提案し,プロバイダが特定のユーザのデータセット上でカスタムモデルを微調整したことを検証するための統計的テストを提供する。 既存の作業とは異なり、vTuneは最先端のLLMの微調整の検証にスケールすることができ、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方で使用することができる。 我々は、複数のモデルファミリとサイズ、および複数の命令チューニングデータセットにわたるアプローチを検証し、この統計的テストは、下流タスクのパフォーマンスに悪影響を与えることなく、$\sim 10^{-40}$の順序でp値で満足していることを確認した。 さらに、vTuneを倒そうとするいくつかの攻撃について検討し、これらの攻撃に対する手法の堅牢性を実証する。

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