Contamination Report for Multilingual Benchmarks

📄 arXiv: 2410.16186v1 📥 PDF

作者: Sanchit Ahuja, Varun Gumma, Sunayana Sitaram

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-21

备注: 11 pages, 2 tables

💡 一句话要点

研究揭示大型语言模型在多语言基准测试中普遍存在的污染问题

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

关键词: 多语言模型 基准测试 模型污染 黑盒测试 语言模型评估

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在多语言基准测试中可能存在污染，导致评估结果失真，难以准确评估模型能力。
  2. 该研究采用黑盒测试方法，检测多个流行的大型语言模型在常见多语言基准测试中是否存在污染。
  3. 实验结果表明，几乎所有被测模型都受到不同程度的污染，这为选择合适的基准测试集提供了参考。

📝 摘要（中文）

基准测试污染指的是大型语言模型（LLM）的预训练或后训练数据中存在测试数据集。污染会导致基准测试的分数虚高，从而损害评估结果，并使得确定模型的能力变得困难。在这项工作中，我们研究了支持多种语言的LLM中流行的多语言基准测试的污染情况。我们使用黑盒测试来确定7个常用的多语言基准测试在7个流行的开放和封闭LLM中是否受到污染，并发现几乎所有模型都显示出受到我们测试的几乎所有基准测试污染的迹象。我们的发现可以帮助社区确定用于多语言评估的最佳基准测试集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在多语言基准测试中存在的污染问题。现有方法难以有效识别和评估这种污染，导致模型性能评估不准确，无法真实反映模型的多语言能力。这种污染使得研究人员难以区分模型真正的泛化能力和记忆能力。

核心思路：论文的核心思路是采用黑盒测试方法来检测LLM是否受到特定基准测试数据集的污染。通过分析模型在基准测试上的表现，判断其是否直接记忆了测试数据，从而推断是否存在污染。这种方法不需要访问模型的内部参数或训练数据，具有较强的通用性和可操作性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择常用的多语言基准测试集和流行的LLM；2) 设计黑盒测试方法，用于检测模型在基准测试上的表现；3) 对每个模型在每个基准测试上进行测试，并分析结果；4) 评估污染程度，并给出关于基准测试选择的建议。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了多个LLM在多个多语言基准测试中存在的污染问题，并提供了一种通用的黑盒测试方法。以往的研究可能只关注单个模型或单个基准测试，而该研究覆盖范围更广，结论更具普遍性。此外，黑盒测试方法的易用性也使其更具实用价值。

关键设计：论文采用的黑盒测试方法具体细节未知，摘要中没有详细描述。但可以推测，可能包含以下关键设计：1) 设计合适的prompt，引导模型完成基准测试任务；2) 设置合理的阈值，判断模型是否直接记忆了测试数据；3) 考虑不同语言和任务的特点，调整测试方法。

📊 实验亮点

研究发现，几乎所有被测模型都显示出受到所测试的几乎所有基准测试污染的迹象。具体污染程度和涉及的基准测试名称未知，但该结果表明多语言基准测试的污染问题普遍存在，需要引起重视。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大型语言模型的评估和选择，帮助研究人员和开发者选择更可靠的基准测试集，从而更准确地评估模型的多语言能力。此外，该研究也提醒人们关注模型训练数据的质量，避免因数据污染而导致模型性能虚高，从而促进更可靠的AI系统开发。

📄 摘要（原文）

Benchmark contamination refers to the presence of test datasets in Large Language Model (LLM) pre-training or post-training data. Contamination can lead to inflated scores on benchmarks, compromising evaluation results and making it difficult to determine the capabilities of models. In this work, we study the contamination of popular multilingual benchmarks in LLMs that support multiple languages. We use the Black Box test to determine whether $7$ frequently used multilingual benchmarks are contaminated in $7$ popular open and closed LLMs and find that almost all models show signs of being contaminated with almost all the benchmarks we test. Our findings can help the community determine the best set of benchmarks to use for multilingual evaluation.