AnomaLLMy -- Detecting anomalous tokens in black-box LLMs through low-confidence single-token predictions

📄 arXiv: 2406.19840v1 📥 PDF

作者: Waligóra Witold

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-28

备注: 6 pages

💡 一句话要点

AnomaLLMy：通过低置信度单token预测检测黑盒LLM中的异常token

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

关键词: 大型语言模型 异常检测 黑盒模型 Tokenizer 低置信度预测

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效检测黑盒LLM中的异常token，这些异常token会降低模型性能。
  2. AnomaLLMy的核心思想是利用低置信度的单token预测作为指标，识别模型行为中的异常。
  3. 实验表明，AnomaLLMy能够以较低的API成本有效检测GPT-4 tokenizer中的主要和次要异常。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为AnomaLLMy的新技术，用于自动检测黑盒大型语言模型（LLM）中API-only访问下的异常token。AnomaLLMy利用低置信度的单token预测作为一种经济高效的指标，识别模型行为中的不规则性，从而解决异常token降低模型质量和可靠性的问题。该方法在cl100k_base数据集（GPT-4的token集合）上进行了验证，检测到413个主要异常和65个次要异常，证明了该方法的高效性，API花费仅为24.39美元。这项研究的见解预计将有益于提高LLM的鲁棒性和准确性，尤其是在tokenizers的开发和评估中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决黑盒大型语言模型（LLM）中异常token的自动检测问题。现有的异常检测方法通常需要访问模型的内部参数或训练数据，这在API-only访问的黑盒场景下是不可行的。此外，异常token的存在会显著降低LLM的性能和可靠性，因此需要一种高效且经济的方法来识别和处理这些异常。

核心思路：AnomaLLMy的核心思路是利用LLM在预测某些token时的低置信度作为异常的指标。作者假设，当模型遇到异常或不常见的token时，其预测下一个token的置信度会显著降低。通过分析单token预测的置信度分布，可以识别出那些导致模型产生低置信度预测的token，从而将其标记为异常。

技术框架：AnomaLLMy的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择或构建一个token集合（例如，GPT-4的cl100k_base数据集）。2) 对于集合中的每个token，使用LLM进行单token预测，并记录预测的置信度（例如，softmax概率）。3) 分析置信度分布，识别出置信度明显低于平均水平的token。4) 将这些低置信度token标记为异常token。该框架简单易用，无需访问模型内部参数，适用于API-only的黑盒场景。

关键创新：AnomaLLMy的关键创新在于将低置信度的单token预测作为黑盒LLM异常检测的指标。与传统的异常检测方法相比，AnomaLLMy无需访问模型的内部结构或训练数据，只需要通过API调用即可实现。这种方法具有成本效益高、易于部署等优点，特别适用于大规模LLM的异常检测。

关键设计：AnomaLLMy的关键设计包括：1) 使用单token预测来隔离每个token的影响，从而更准确地评估其异常程度。2) 通过统计分析置信度分布来确定异常阈值，例如，将置信度低于某个百分位数的token标记为异常。3) 使用API调用次数作为成本指标，评估方法的经济性。论文中使用了GPT-4的cl100k_base数据集，并根据实验结果调整了异常阈值。

📊 实验亮点

AnomaLLMy在GPT-4的cl100k_base数据集上进行了验证，成功检测到413个主要异常和65个次要异常。实验结果表明，该方法能够以较低的API成本（仅24.39美元）有效地识别异常token。与人工检查相比，AnomaLLMy具有更高的效率和可扩展性，为LLM的异常检测提供了一种经济可行的解决方案。

🎯 应用场景

AnomaLLMy可应用于LLM的tokenizer开发和评估，帮助开发者识别和修复tokenizer中的潜在问题，提高模型的鲁棒性和准确性。此外，该方法还可用于监控LLM的运行状态，及时发现并处理异常token，保障模型的稳定性和可靠性。未来，AnomaLLMy可以扩展到其他类型的黑盒模型，并与其他异常检测技术相结合，进一步提高检测精度。

📄 摘要（原文）

This paper introduces AnomaLLMy, a novel technique for the automatic detection of anomalous tokens in black-box Large Language Models (LLMs) with API-only access. Utilizing low-confidence single-token predictions as a cost-effective indicator, AnomaLLMy identifies irregularities in model behavior, addressing the issue of anomalous tokens degrading the quality and reliability of models. Validated on the cl100k_base dataset, the token set of GPT-4, AnomaLLMy detected 413 major and 65 minor anomalies, demonstrating the method's efficiency with just \$24.39 spent in API credits. The insights from this research are expected to be beneficial for enhancing the robustness of and accuracy of LLMs, particularly in the development and assessment of tokenizers.