論文の概要: LLMSurgeon: Diagnosing Data Mixture of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30348v1
• Date: Thu, 28 May 2026 17:59:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.761128
• Title: LLMSurgeon: Diagnosing Data Mixture of Large Language Models
• Title（参考訳）: LLMSurgeon: 大規模言語モデルのデータの混合を診断する
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の事前学習は「デジタルDNA」を構成する $textbfLLMSurgeon$はDMSをラベルシフトの仮定の下で逆問題とみなす強力なフレームワークである。 $textbfLLMScan$.textbfLLMScan$.textbfLLMScan$.textbfLLMScan$.textbfLLMScan$.textbfLLMScan$は、透明な事前学習混合物を備えたオープンソースのLCMから構築されたレシピを検証可能な評価スイートである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.51334870716311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The pretraining data mixture of Large Language Models (LLMs) constitutes their "digital DNA", shaping model behaviors, capabilities, and failure modes. Yet this composition is rarely disclosed, making post-hoc auditing of data combination or provenance difficult. In this work, we formalize $\textbf{Data Mixture Surgery (DMS)}$: given only generated text from a target LLM, estimate the domain-level distribution of its pretraining corpus under a predefined taxonomy. We propose $\textbf{LLMSurgeon}$, a strong framework that casts DMS as an inverse problem under the label-shift assumption. Rather than directly aggregating classifier outputs, LLMSurgeon estimates a calibrated $\textit{soft}$ confusion matrix and solves a constrained inverse problem to correct systematic domain confusion and recover the latent mixture prior. To evaluate, we introduce $\textbf{LLMScan}$, a recipe-verifiable evaluation suite built from open-source LLMs with transparent pretraining mixtures. Across LLMScan, LLMSurgeon recovers domain mixtures with high fidelity under fixed protocols. Our work presents a practical, post-hoc approach for auditing the digital DNA of foundation models without access to their training data.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の事前学習データ混合物は、その"デジタルDNA"を構成し、モデルの振る舞い、能力、障害モードを形作る。 しかし、この構成が開示されることは滅多になく、データの組み合わせや証明のポストホック監査が困難になる。 本研究は, 対象 LLM から生成したテキストのみを与えられた $\textbf{Data Mixture Surgery (DMS)$ を定式化し, 事前学習コーパスの領域レベルの分布を予め定義された分類法で推定する。 ラベルシフト仮定の下でDMSを逆問題とみなす強力なフレームワークである$\textbf{LLMSurgeon}$を提案する。 LLMSurgeonは、分類器の出力を直接集約するのではなく、キャリブレーションされた$\textit{soft}$混乱行列を推定し、制約された逆問題を解き、体系的なドメインの混乱を補正し、前の潜伏混合を回復する。 評価のために,オープンソースのLCMと透明な事前学習混合物を併用したレシピ検証評価スイートである$\textbf{LLMScan}$を紹介した。 LLMScan全体では、LLMSurgeonは固定プロトコルの下で高い忠実度を持つドメイン混合物を回収する。 本研究は,基礎モデルのデジタルDNAをトレーニングデータにアクセスせずに監査するための,実践的でポストホックなアプローチを提案する。

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