論文の概要: Gap-K%: Measuring Top-1 Prediction Gap for Detecting Pretraining Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19936v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 07:29:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 02:21:38.563178
• Title: Gap-K%: Measuring Top-1 Prediction Gap for Detecting Pretraining Data
• Title（参考訳）: Gap-K%:事前学習データ検出のためのトップ1予測ギャップの測定
• Authors: Minseo Kwak, Jaehyung Kim,
• Abstract要約: Gap-K%はLarge Language Models (LLMs) の最適化力学に基づく新しい事前学習データ検出法である これを受けてGap-K%は、トップ-1予測トークンとターゲットトークンのログ確率ギャップを利用して、局所相関とトークンレベルの変動を捉えるスライディングウィンドウ戦略を取り入れた。 WikiMIAとMIMIRベンチマークの実験は、Gap-K%が最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.612630497074871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The opacity of massive pretraining corpora in Large Language Models (LLMs) raises significant privacy and copyright concerns, making pretraining data detection a critical challenge. Existing state-of-the-art methods typically rely on token likelihoods, yet they often overlook the divergence from the model's top-1 prediction and local correlation between adjacent tokens. In this work, we propose Gap-K%, a novel pretraining data detection method grounded in the optimization dynamics of LLM pretraining. By analyzing the next-token prediction objective, we observe that discrepancies between the model's top-1 prediction and the target token induce strong gradient signals, which are explicitly penalized during training. Motivated by this, Gap-K% leverages the log probability gap between the top-1 predicted token and the target token, incorporating a sliding window strategy to capture local correlations and mitigate token-level fluctuations. Extensive experiments on the WikiMIA and MIMIR benchmarks demonstrate that Gap-K% achieves state-of-the-art performance, consistently outperforming prior baselines across various model sizes and input lengths.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)における大規模な事前学習コーパスの不透明さは、プライバシと著作権に関する重大な懸念を提起し、事前学習データ検出が重要な課題となっている。 既存の最先端の手法は一般的にトークンの確率に依存するが、モデルのトップ1予測と隣接するトークン間の局所的相関から分岐する点をしばしば見落としている。 本研究では,LLM事前学習の最適化に基礎を置いた新しい事前学習データ検出手法であるGap-K%を提案する。 モデルのトップ1予測と目標トークンとの相違が,トレーニング中に明示的にペナル化される強い勾配信号を誘導することを確認する。 これによってGap-K%は、トップ-1予測トークンとターゲットトークンのログ確率ギャップを活用し、スライディングウィンドウ戦略を取り入れて、局所的な相関を捉え、トークンレベルの変動を緩和する。 WikiMIAとMIMIRのベンチマークによる大規模な実験により、Gap-K%は最先端のパフォーマンスを達成し、様々なモデルサイズと入力長で常に先行ベースラインを上回っていることが示された。

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