ConStat: Performance-Based Contamination Detection in Large Language Models
作者: Jasper Dekoninck, Mark Niklas Müller, Martin Vechev
分类: cs.CL
发布日期: 2024-05-25
💡 一句话要点
ConStat：基于性能的大语言模型污染检测方法，有效识别并量化模型作弊行为
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 数据污染 基准测试 性能评估 统计检测
📋 核心要点
- 现有大语言模型污染检测方法易被规避，且无法有效量化污染程度，导致基准测试结果不可靠。
- ConStat将污染定义为“人为夸大且不具备泛化能力的基准测试性能”，从而能够检测任何虚高模型。
- ConStat通过比较模型在不同基准测试上的性能差异，并参考一组模型的表现，实现污染检测和量化。
📝 摘要（中文）
公共基准测试在评估大型语言模型中起着至关重要的作用。然而，数据污染会导致性能虚高，使其在模型比较中变得不可靠。因此，检测污染并评估其对测量性能的影响至关重要。不幸的是，现有的检测方法容易被规避，并且无法量化污染程度。为了克服这些限制，我们提出了一种新的污染定义，即人为夸大且不具备泛化能力的基准测试性能，而不是训练数据中包含基准测试样本。这种视角使我们能够检测任何具有虚高性能的模型，即无法推广到改述样本、来自相同分布的合成样本或相同任务的不同基准测试的性能。基于此，我们开发了ConStat，一种统计方法，通过比较主要基准测试和参考基准测试相对于一组参考模型的性能，可靠地检测和量化污染。我们在对各种模型架构、基准测试和污染场景的广泛评估中证明了ConStat的有效性，并发现包括Mistral、Llama、Yi和Open LLM排行榜前三名模型在内的多个流行模型中存在高度污染。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在基准测试中数据污染的问题。现有方法主要关注训练数据中是否包含基准测试样本，容易被规避，且无法量化污染程度。此外，现有方法难以检测通过其他方式（例如，在相似数据上进行训练）获得的虚高性能。
核心思路：论文的核心思路是将污染定义为“人为夸大且不具备泛化能力的基准测试性能”。如果一个模型在某个基准测试上表现异常出色，但无法将其性能推广到相似的基准测试或改述的样本上，则认为该模型受到了污染。这种定义方式更加通用，可以检测各种形式的污染。
技术框架：ConStat方法主要包含以下几个步骤：1) 选择一个主要的基准测试和一个或多个参考基准测试，这些基准测试应涵盖相同的任务，但具有不同的数据分布或表达方式。2) 选择一组参考模型，这些模型被认为是未受污染的。3) 计算目标模型和参考模型在主要基准测试和参考基准测试上的性能。4) 使用统计方法比较目标模型和参考模型之间的性能差异，以检测是否存在显著的性能偏差。5) 根据性能偏差的大小，量化污染程度。
关键创新：ConStat的关键创新在于其对污染的定义方式。与现有方法不同，ConStat不依赖于对训练数据的分析，而是直接关注模型的性能表现。这种基于性能的定义方式更加灵活，可以检测各种形式的污染，包括那些难以通过分析训练数据检测到的污染。
关键设计：ConStat使用统计假设检验来比较目标模型和参考模型之间的性能差异。具体来说，它计算目标模型在主要基准测试上的性能相对于参考模型性能的提升，以及目标模型在参考基准测试上的性能相对于参考模型性能的提升。然后，它使用t检验或其他统计方法来确定这两个提升之间是否存在显著差异。如果存在显著差异，则认为目标模型受到了污染。论文中具体使用的统计方法和参数设置需要根据具体情况进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ConStat在多种模型架构、基准测试和污染场景下进行了广泛评估，结果表明其能够有效检测和量化污染。实验发现，包括Mistral、Llama、Yi和Open LLM排行榜前三名模型在内的多个流行模型中存在高度污染。ConStat能够准确识别这些受污染的模型，并量化其性能虚高的程度。
🎯 应用场景
ConStat可用于评估和筛选大型语言模型，确保基准测试结果的可靠性。该方法有助于识别作弊模型，维护公平的竞争环境，并促进大语言模型研究的健康发展。此外，ConStat还可以应用于其他机器学习模型的评估，以检测数据污染或过度拟合等问题。
📄 摘要（原文）
Public benchmarks play an essential role in the evaluation of large language models. However, data contamination can lead to inflated performance, rendering them unreliable for model comparison. It is therefore crucial to detect contamination and estimate its impact on measured performance. Unfortunately, existing detection methods can be easily evaded and fail to quantify contamination. To overcome these limitations, we propose a novel definition of contamination as artificially inflated and non-generalizing benchmark performance instead of the inclusion of benchmark samples in the training data. This perspective enables us to detect any model with inflated performance, i.e., performance that does not generalize to rephrased samples, synthetic samples from the same distribution, or different benchmarks for the same task. Based on this insight, we develop ConStat, a statistical method that reliably detects and quantifies contamination by comparing performance between a primary and reference benchmark relative to a set of reference models. We demonstrate the effectiveness of ConStat in an extensive evaluation of diverse model architectures, benchmarks, and contamination scenarios and find high levels of contamination in multiple popular models including Mistral, Llama, Yi, and the top-3 Open LLM Leaderboard models.