Fast Training Dataset Attribution via In-Context Learning

📄 arXiv: 2408.11852v2 📥 PDF

作者: Milad Fotouhi, Mohammad Taha Bahadori, Oluwaseyi Feyisetan, Payman Arabshahi, David Heckerman

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-08-14 (更新: 2025-03-18)

💡 一句话要点

提出基于上下文学习的快速训练数据归因方法，提升LLM数据贡献评估效率。

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

关键词: 上下文学习 训练数据归因 大型语言模型 提示工程 混合模型

📋 核心要点

  1. 现有训练数据归因方法计算成本高昂，难以应用于大型语言模型。
  2. 利用上下文学习，通过相似性度量和混合模型两种方式评估训练数据贡献。
  3. 实验表明，混合模型方法在检索噪声下更鲁棒，能更可靠地估计数据贡献。

📝 摘要（中文）

本文研究了利用上下文学习和提示工程来估计指令微调的大型语言模型（LLM）输出中训练数据的贡献。我们提出了两种新颖的方法：（1）一种基于相似性的方法，该方法测量了LLM在有和没有提供上下文的情况下的输出之间的差异；（2）一种混合分布模型方法，该方法将识别贡献分数的问题构建为矩阵分解任务。我们的实证比较表明，混合模型方法对上下文学习中的检索噪声更具鲁棒性，从而提供了更可靠的数据贡献估计。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）训练数据归因问题。现有方法通常计算复杂度高，难以扩展到大型模型和数据集。此外，检索到的上下文可能包含噪声，影响归因的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM的上下文学习能力，通过少量示例来引导模型评估训练数据的贡献。具体而言，通过比较LLM在有无特定上下文（即训练数据）时的输出差异，来衡量该数据对模型输出的影响。

技术框架：整体框架包含以下步骤：1) 检索与目标输入相关的训练数据；2) 构建包含目标输入和检索到的训练数据的提示；3) 使用LLM生成输出；4) 使用两种方法评估训练数据贡献：a) 相似性方法：计算有无上下文时LLM输出的相似度差异；b) 混合模型方法：将贡献分数建模为矩阵分解问题，通过优化目标函数来估计贡献。

关键创新：论文的关键创新在于将上下文学习应用于训练数据归因，并提出了混合模型方法来提高对检索噪声的鲁棒性。与传统方法相比，该方法无需重新训练模型，计算效率更高。混合模型方法通过建模数据之间的关系，能够更准确地估计贡献分数。

关键设计：相似性方法使用余弦相似度来衡量LLM输出的差异。混合模型方法将贡献分数建模为矩阵分解问题，使用KL散度作为损失函数，并通过梯度下降进行优化。论文还探索了不同的提示工程策略，以提高上下文学习的效果。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中体现，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的混合模型方法在检索噪声下表现出更强的鲁棒性，能够更可靠地估计训练数据贡献。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但结论表明，该方法优于简单的相似性度量方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于模型调试、数据清洗、版权保护等领域。通过识别对模型输出影响较大的训练数据，可以帮助开发者更好地理解模型行为，发现潜在的偏见或错误。此外，该方法还可以用于评估不同数据源的价值，优化数据收集策略。

📄 摘要（原文）

We investigate the use of in-context learning and prompt engineering to estimate the contributions of training data in the outputs of instruction-tuned large language models (LLMs). We propose two novel approaches: (1) a similarity-based approach that measures the difference between LLM outputs with and without provided context, and (2) a mixture distribution model approach that frames the problem of identifying contribution scores as a matrix factorization task. Our empirical comparison demonstrates that the mixture model approach is more robust to retrieval noise in in-context learning, providing a more reliable estimation of data contributions.