LNE-Blocking: An Efficient Framework for Contamination Mitigation Evaluation on Large Language Models

📄 arXiv: 2509.15218v1 📥 PDF

作者: Ruijie Hou, Yueyang Jiao, Hanxu Hu, Yingming Li, Wai Lam, Huajian Zhang, Hongyuan Lu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LNE-Blocking框架，有效评估并缓解大语言模型中的数据污染问题

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

关键词: 大语言模型 数据污染 模型评估 污染检测 性能恢复

📋 核心要点

  1. 大语言模型训练数据中混入评估基准导致数据污染，现有方法难以构建完全无污染的数据集进行公平评估。
  2. LNE-Blocking框架通过污染检测和扰动操作，恢复模型在污染前的性能，无需构建无污染数据集。
  3. 实验表明，该框架在多个数据集上有效恢复模型性能，且在不同模型和污染程度下表现稳定。

📝 摘要（中文）

数据污染问题在大语言模型（LLM）的开发过程中几乎不可避免，训练数据常常会无意中包含评估基准。这使得公平地评估LLM变得困难。本文提出了一种新颖的框架， extbf{LNE-Blocking}，旨在恢复模型在潜在泄露数据集上的、污染前的性能，而无需构建无污染数据集（这非常困难）。我们的框架包含两个组成部分：污染检测和扰动操作。对于给定的提示，框架首先使用污染检测方法 extbf{LNE}来评估模型中的污染程度。基于此，它调整扰动操作 extbf{Blocking}的强度，以引出模型非记忆性的响应。我们的框架是第一个有效恢复模型贪婪解码性能的框架。它在多个具有潜在泄露风险的数据集上表现出色，并且在不同的模型和不同程度的数据污染下，始终能够实现稳定的恢复结果。我们已在https://github.com/RuijieH/LNE-Blocking上发布代码，以方便研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）训练数据中存在的污染问题，即训练数据无意中包含了评估基准，导致模型在这些基准上表现虚高，无法真实反映模型的泛化能力。现有方法主要集中于构建无污染数据集，但由于数据规模巨大，这几乎是不可能完成的任务。因此，需要一种方法来评估和缓解现有模型在受污染数据集上的性能虚高问题。

核心思路：论文的核心思路是通过检测模型对特定提示的记忆程度（即污染程度），并在此基础上施加扰动，迫使模型生成非记忆性的响应，从而恢复模型在未受污染状态下的真实性能。这种方法避免了构建无污染数据集的困难，直接作用于模型本身，评估并缓解污染带来的影响。

技术框架：LNE-Blocking框架包含两个主要模块：LNE（Likelihood of Next token Estimation）污染检测和Blocking扰动操作。首先，LNE模块通过计算模型生成下一个token的概率来评估模型对特定提示的记忆程度，从而判断污染程度。然后，Blocking模块根据LNE检测到的污染程度，调整扰动强度，对模型的输出进行干扰，使其生成非记忆性的响应。整个流程旨在恢复模型在未受污染状态下的性能。

关键创新：该框架的关键创新在于提出了一种高效的污染评估和缓解方法，无需构建无污染数据集。LNE模块能够有效地检测模型对特定提示的记忆程度，而Blocking模块能够根据检测结果自适应地调整扰动强度，从而在最大程度上恢复模型的真实性能。与现有方法相比，LNE-Blocking更加实用和高效。

关键设计：LNE模块通过计算模型生成下一个token的概率分布，并与一个基线分布进行比较，来评估模型对特定提示的记忆程度。Blocking模块的具体实现方式未知，但其核心思想是根据LNE的输出结果，对模型的输出进行一定程度的干扰，例如通过随机替换token或调整生成概率分布等方式，迫使模型生成非记忆性的响应。具体的参数设置和实现细节需要在代码中进一步分析。

📊 实验亮点

LNE-Blocking框架在多个具有潜在泄露风险的数据集上表现出色，能够有效地恢复模型在污染前的性能。实验结果表明，该框架在不同的模型和不同程度的数据污染下，始终能够实现稳定的恢复结果，证明了其有效性和鲁棒性。具体性能提升数据未知，需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大语言模型的公平评估、模型安全性和可靠性提升等领域。通过LNE-Blocking框架，可以更准确地评估模型在真实场景下的性能，避免因数据污染导致的虚高评估结果。此外，该框架还可以用于检测和缓解模型中的记忆效应，提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而提升模型的安全性。

📄 摘要（原文）

The problem of data contamination is now almost inevitable during the development of large language models (LLMs), with the training data commonly integrating those evaluation benchmarks even unintentionally. This problem subsequently makes it hard to benchmark LLMs fairly. Instead of constructing contamination-free datasets (quite hard), we propose a novel framework, \textbf{LNE-Blocking}, to restore model performance prior to contamination on potentially leaked datasets. Our framework consists of two components: contamination detection and disruption operation. For the prompt, the framework first uses the contamination detection method, \textbf{LNE}, to assess the extent of contamination in the model. Based on this, it adjusts the intensity of the disruption operation, \textbf{Blocking}, to elicit non-memorized responses from the model. Our framework is the first to efficiently restore the model's greedy decoding performance. This comes with a strong performance on multiple datasets with potential leakage risks, and it consistently achieves stable recovery results across different models and varying levels of data contamination. We release the code at https://github.com/RuijieH/LNE-Blocking to facilitate research.