A Survey on Data Contamination for Large Language Models

📄 arXiv: 2502.14425v2 📥 PDF

作者: Yuxing Cheng, Yi Chang, Yuan Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-06-05)

💡 一句话要点

综述大型语言模型数据污染问题，并分析检测与应对方法

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

关键词: 大型语言模型 数据污染 模型评估 基准测试 污染检测 白盒检测 灰盒检测 黑盒检测

📋 核心要点

  1. 大型语言模型训练数据与评测基准的意外重叠导致性能评估失真，现有方法难以有效避免。
  2. 论文综述了数据污染的定义、影响以及现有应对策略，包括数据更新、数据重写和预防方法。
  3. 论文根据模型信息依赖性，将污染检测方法分为白盒、灰盒和黑盒三类，并提出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展在文本生成和代码合成等多个领域取得了显著进步。然而，由于数据污染——训练和测试数据集之间存在无意的重叠——模型性能评估的可靠性受到了质疑。这种重叠有可能人为地夸大模型性能，因为LLMs通常在从公开来源抓取的大量数据集上进行训练。这些数据集经常无意中与用于评估的基准重叠，导致对模型真实泛化能力的过高估计。本文首先考察了数据污染的定义和影响。其次，我们回顾了无污染评估的方法，重点关注三种策略：基于数据更新的方法、基于数据重写的方法和基于预防的方法。具体来说，我们重点介绍了动态基准和LLM驱动的评估方法。最后，我们根据模型信息依赖性对污染检测方法进行分类：白盒、灰盒和黑盒检测方法。我们的综述强调了对更严格的评估协议的要求，并提出了应对数据污染挑战的未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）训练过程中数据污染的问题。数据污染指的是训练数据与评估基准之间存在意外的重叠，这会导致模型在评估时表现出虚高的性能，无法真实反映其泛化能力。现有方法在避免数据污染方面存在不足，例如，静态基准容易被模型记忆，而人工审查成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是对现有关于LLM数据污染的研究进行系统性的梳理和总结，并从评估和检测两个方面对相关方法进行分类和分析。通过分析不同方法的优缺点，为未来的研究提供指导，并呼吁更严格的评估协议。

技术框架：论文的整体框架包括以下几个部分：1) 定义和影响：明确数据污染的概念，并分析其对LLM评估的负面影响。2) 无污染评估方法：回顾三种主要的无污染评估策略，包括基于数据更新、数据重写和预防的方法。重点介绍动态基准和LLM驱动的评估方法。3) 污染检测方法：根据模型信息依赖性，将污染检测方法分为白盒、灰盒和黑盒三种类型。4) 未来方向：提出应对数据污染挑战的未来研究方向。

关键创新：论文的主要创新在于对LLM数据污染问题进行了全面的综述，并从评估和检测两个角度对现有方法进行了系统性的分类和分析。此外，论文还强调了动态基准和LLM驱动评估方法的重要性，并提出了未来研究方向，为解决数据污染问题提供了新的思路。

关键设计：论文没有提出新的算法或模型，而是在综述的基础上，对现有方法进行了分类和比较。在评估方法方面，论文强调了动态基准的重要性，即基准数据集应该随着模型的发展而不断更新，以避免模型记忆。在检测方法方面，论文根据模型信息依赖性，将方法分为白盒、灰盒和黑盒三种类型，并分析了各自的优缺点。

📊 实验亮点

该综述论文系统性地整理了大型语言模型数据污染问题，并分析了现有的评估和检测方法。论文强调了动态基准和LLM驱动评估方法的重要性，并根据模型信息依赖性对污染检测方法进行了分类，为后续研究提供了清晰的框架和方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大型语言模型的开发和评估过程中，帮助研究人员和开发者更准确地评估模型的性能，避免数据污染带来的虚高结果。通过采用更严格的评估协议和有效的污染检测方法，可以提高LLM的可靠性和泛化能力，从而促进LLM在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant progress in various areas, such as text generation and code synthesis. However, the reliability of performance evaluation has come under scrutiny due to data contamination-the unintended overlap between training and test datasets. This overlap has the potential to artificially inflate model performance, as LLMs are typically trained on extensive datasets scraped from publicly available sources. These datasets often inadvertently overlap with the benchmarks used for evaluation, leading to an overestimation of the models' true generalization capabilities. In this paper, we first examine the definition and impacts of data contamination. Secondly, we review methods for contamination-free evaluation, focusing on three strategies: data updating-based methods, data rewriting-based methods, and prevention-based methods. Specifically, we highlight dynamic benchmarks and LLM-driven evaluation methods. Finally, we categorize contamination detecting methods based on model information dependency: white-Box, gray-Box, and black-Box detection approaches. Our survey highlights the requirements for more rigorous evaluation protocols and proposes future directions for addressing data contamination challenges.