CAP: Data Contamination Detection via Consistency Amplification

📄 arXiv: 2410.15005v1 📥 PDF

作者: Yi Zhao, Jing Li, Linyi Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-19

💡 一句话要点

提出CAP框架，通过一致性放大检测LLM数据污染问题

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

关键词: 数据污染检测 大型语言模型 一致性放大 性能评估 基准测试 领域特定模型 数据泄露

📋 核心要点

  1. 现有数据污染检测方法依赖特定任务或额外条件，通用性和实用性受限，难以有效评估LLM的真实性能。
  2. CAP框架通过性能一致性比率（PCR）来衡量数据集泄漏，核心思想是利用语言模型在未污染数据上表现出更高的一致性。
  3. 实验表明CAP能有效检测多种LLM在不同领域基准上的数据污染，尤其擅长发现复合基准测试中的潜在污染。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）应用广泛，但数据污染问题对LLM评估的可靠性提出了挑战。现有的污染检测方法通常是任务特定的或需要额外的先决条件，限制了实用性。我们提出了一个新颖的框架，即基于一致性放大的数据污染检测（CAP），它引入了性能一致性比率（PCR）来衡量数据集泄漏，利用了LM的一致性。据我们所知，这是第一个明确区分微调和污染的方法，这对于检测领域特定模型中的污染至关重要。此外，CAP适用于各种基准测试，并且适用于白盒和黑盒模型。我们通过对七个LLM和四个领域特定基准测试的实验验证了CAP的有效性。我们的研究结果还表明，来自各种数据集来源的复合基准测试特别容易受到意外污染。代码即将公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）评估中数据污染带来的可靠性问题。现有污染检测方法的痛点在于其任务特定性或对额外信息的需求，导致通用性和实用性不足，难以有效区分微调和真正的污染。

核心思路：论文的核心解决思路是利用语言模型在未受污染数据上表现出更高的一致性。通过引入性能一致性比率（PCR），CAP框架能够量化模型在不同数据子集上预测结果的一致性程度，从而推断数据集是否受到污染。PCR越高，表明模型在该数据集上的一致性越好，污染的可能性越低。

技术框架：CAP框架主要包含以下几个阶段：1. 数据集划分：将数据集划分为多个子集。2. 模型预测：使用待评估的LLM对每个子集进行预测。3. 一致性评估：计算模型在不同子集上的预测结果的性能一致性比率（PCR）。4. 污染检测：根据PCR值判断数据集是否受到污染。PCR值低于阈值则认为存在污染。

关键创新：CAP框架最重要的技术创新点在于它明确区分了微调和污染，这是现有方法所缺乏的。通过PCR，CAP能够更准确地识别出由于数据泄露导致的性能提升，而不是仅仅将所有性能提升都归因于模型本身的优化。此外，CAP具有良好的通用性，适用于各种基准测试和不同类型的LLM（包括白盒和黑盒模型）。

关键设计：PCR的计算是CAP的关键。具体而言，PCR定义为模型在不同数据子集上的性能方差的倒数。方差越小，PCR越大，表明模型的一致性越高。论文中可能还涉及一些超参数的设置，例如数据子集的大小、PCR阈值等，这些参数可能需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CAP框架能够有效检测LLM在多个基准测试上的数据污染情况。尤其是在复合基准测试中，CAP能够发现现有方法难以检测到的潜在污染。通过对七个LLM和四个领域特定基准测试的验证，证明了CAP的有效性和通用性。具体性能数据未知，但结论是CAP优于现有方法。

🎯 应用场景

CAP框架可应用于评估和筛选用于训练和评估LLM的数据集，确保模型评估的可靠性和公正性。它有助于识别潜在的数据泄露风险，避免模型在受污染数据上过度拟合，从而提高模型在实际应用中的泛化能力。此外，该方法还可用于评估领域特定模型的训练数据质量，提升其在特定领域的性能表现。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are widely used, but concerns about data contamination challenge the reliability of LLM evaluations. Existing contamination detection methods are often task-specific or require extra prerequisites, limiting practicality. We propose a novel framework, Consistency Amplification-based Data Contamination Detection (CAP), which introduces the Performance Consistency Ratio (PCR) to measure dataset leakage by leveraging LM consistency. To the best of our knowledge, this is the first method to explicitly differentiate between fine-tuning and contamination, which is crucial for detecting contamination in domain-specific models. Additionally, CAP is applicable to various benchmarks and works for both white-box and black-box models. We validate CAP's effectiveness through experiments on seven LLMs and four domain-specific benchmarks. Our findings also show that composite benchmarks from various dataset sources are particularly prone to unintentional contamination. Codes will be publicly available soon.