論文の概要: Measuring Bias of Web-filtered Text Datasets and Bias Propagation Through Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02857v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 21:43:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:31.098415
• Title: Measuring Bias of Web-filtered Text Datasets and Bias Propagation Through Training
• Title（参考訳）: Webフィルタリングテキストデータセットのバイアス測定と学習によるバイアス伝播
• Authors: Youssef Mansour, Reinhard Heckel,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の事前学習データセットのバイアスについて,データセット分類実験により検討した。 C4, RefinedWeb, DolmaCC, RedPajama-V2, FineWeb, DCLM-Baseline など,CommonCrawl から派生した LLM のオープンソース事前トレーニングデータセットの解析を行った。 ニューラルネットワークは、単一のテキストシーケンスが属するデータセットを驚くほどよく分類することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.53813258871828
• License:
• Abstract: We investigate biases in pretraining datasets for large language models (LLMs) through dataset classification experiments. Building on prior work demonstrating the existence of biases in popular computer vision datasets, we analyze popular open-source pretraining datasets for LLMs derived from CommonCrawl including C4, RefinedWeb, DolmaCC, RedPajama-V2, FineWeb, and DCLM-Baseline. Despite those datasets being obtained with similar filtering and deduplication steps, neural networks can classify surprisingly well which dataset a single text sequence belongs to, significantly better than a human can. This indicates that popular pretraining datasets have their own unique biases or fingerprints. Those biases remain even when the text is rewritten with LLMs. Moreover, these biases propagate through training: Random sequences generated by models trained on those datasets can be classified well by a classifier trained on the original datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の事前学習データセットのバイアスについて,データセット分類実験により検討した。 C4, RefinedWeb, DolmaCC, RedPajama-V2, FineWeb, DCLM-Baseline など,CommonCrawl から派生した LLM のオープンソース事前トレーニングデータセットの解析を行った。 同様のフィルタリングと重複処理のステップで得られたデータセットにもかかわらず、ニューラルネットワークは、単一のテキストシーケンスが属するデータセットを驚くほどうまく分類することができる。 これは、人気のある事前トレーニングデータセットが独自のバイアスや指紋を持っていることを示している。 テキストがLLMで書き直されても、これらのバイアスは残る。 これらのデータセットでトレーニングされたモデルによって生成されたランダムシーケンスは、元のデータセットでトレーニングされた分類器によって適切に分類することができます。

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