Measuring Distributional Shifts in Text: The Advantage of Language Model-Based Embeddings

📄 arXiv: 2312.02337v1 📥 PDF

作者: Gyandev Gupta, Bashir Rastegarpanah, Amalendu Iyer, Joshua Rubin, Krishnaram Kenthapadi

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

提出基于LLM嵌入的文本分布偏移度量方法，提升模型监控中数据漂移的敏感性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据漂移检测 大型语言模型 文本嵌入 模型监控 分布偏移

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效捕捉文本数据中的细微分布变化，导致模型在生产环境中性能下降。
  2. 利用LLM强大的语义表征能力，通过聚类分析LLM嵌入来检测文本数据的分布偏移。
  3. 实验结果表明，基于LLM的嵌入方法比传统方法对数据漂移更敏感，漂移敏感性可作为评估语言模型的重要指标。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于测量自然语言数据中分布偏移的系统，并重点研究了使用大型语言模型（LLM）的潜在优势。LLM的最新进展及其在不同领域的成功应用表明，它们在捕获语义关系以解决各种自然语言处理问题方面非常有效。LLM的能力主要来自其神经网络隐藏层中生成的编码（嵌入）。首先，我们提出了一种基于聚类的算法，通过利用这些嵌入来测量文本数据中的分布偏移。然后，我们研究了该方法应用于LLM和经典嵌入算法生成的文本嵌入时的有效性。实验表明，与其它嵌入方法相比，通用LLM嵌入对数据漂移具有更高的敏感性。我们提出将漂移敏感性作为比较语言模型时需要考虑的重要评估指标。最后，我们介绍了在Fiddler ML Monitoring平台中部署该框架18个月的经验和教训。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器学习模型在生产环境中部署时，输入和输出数据分布发生偏移的问题。现有方法，如基于传统词向量的方法，难以捕捉到文本数据中细微的语义变化，导致漂移检测不敏感，无法及时发现模型性能下降的风险。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义表征能力，将文本数据转换为高质量的嵌入向量，然后通过分析这些嵌入向量的分布变化来检测数据漂移。LLM在大量文本数据上进行预训练，能够捕捉到词语之间复杂的语义关系，因此生成的嵌入向量更能反映文本的真实含义。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 嵌入生成：使用LLM或传统方法（如Word2Vec）将文本数据转换为嵌入向量。2) 聚类：对嵌入向量进行聚类，将相似的文本数据划分到同一簇中。3) 分布比较：比较不同时间段或不同数据集的聚类分布，例如使用卡方检验或KL散度。4) 漂移检测：根据分布差异的大小判断是否存在数据漂移，并设置阈值来触发警报。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM生成的嵌入向量进行数据漂移检测。与传统方法相比，LLM嵌入能够更好地捕捉文本的语义信息，从而提高漂移检测的敏感性。此外，论文还提出了“漂移敏感性”这一指标，用于评估不同语言模型在数据漂移检测方面的性能。

关键设计：在嵌入生成阶段，可以选择不同的LLM模型，如BERT、RoBERTa等，并根据具体任务进行微调。在聚类阶段，可以选择不同的聚类算法，如K-means、DBSCAN等，并根据数据的特点调整聚类参数。在分布比较阶段，可以选择不同的统计方法，如卡方检验、KL散度等，并设置合适的阈值来判断是否存在数据漂移。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于通用LLM（如BERT）的嵌入方法在数据漂移检测方面表现优于传统的词向量方法（如Word2Vec）。具体来说，LLM嵌入能够更敏感地捕捉到文本数据中细微的语义变化，从而更准确地检测到数据漂移。在实际部署中，该框架成功地帮助Fiddler ML Monitoring平台的用户及时发现并解决模型性能下降的问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自然语言处理模型的监控，例如情感分析、文本分类、机器翻译等。通过及时检测数据漂移，可以帮助开发者了解模型性能的变化趋势，并采取相应的措施，如重新训练模型或调整模型参数，以保证模型在生产环境中的稳定性和准确性。该方法在金融风控、舆情监控等领域具有重要的应用价值。

📄 摘要（原文）

An essential part of monitoring machine learning models in production is measuring input and output data drift. In this paper, we present a system for measuring distributional shifts in natural language data and highlight and investigate the potential advantage of using large language models (LLMs) for this problem. Recent advancements in LLMs and their successful adoption in different domains indicate their effectiveness in capturing semantic relationships for solving various natural language processing problems. The power of LLMs comes largely from the encodings (embeddings) generated in the hidden layers of the corresponding neural network. First we propose a clustering-based algorithm for measuring distributional shifts in text data by exploiting such embeddings. Then we study the effectiveness of our approach when applied to text embeddings generated by both LLMs and classical embedding algorithms. Our experiments show that general-purpose LLM-based embeddings provide a high sensitivity to data drift compared to other embedding methods. We propose drift sensitivity as an important evaluation metric to consider when comparing language models. Finally, we present insights and lessons learned from deploying our framework as part of the Fiddler ML Monitoring platform over a period of 18 months.