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，有效评估大语言模型在潜在数据泄露下的真实性能。

🎯 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 性能恢复 扰动方法

📋 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，难以公平评估模型真实性能。
  2. LNE-Blocking框架通过污染检测和扰动操作，恢复模型在数据泄露前的性能。
  3. 实验表明，该框架在多个数据集和不同模型上均能稳定恢复性能，有效缓解数据污染影响。

📝 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，训练数据通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，LNE-Blocking，旨在恢复模型在潜在泄露数据集上的、未受污染前的性能。该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LNE来评估模型中的污染程度。然后，基于此评估结果，调整扰动操作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能够有效恢复模型贪婪解码性能的框架。在多个具有潜在泄露风险的数据集上表现出色，并在不同的模型和不同程度的数据污染下始终实现稳定的恢复结果。我们已在https://github.com/RuijieH/LNE-Blocking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评估中，由于训练数据潜在包含评估数据集而导致的数据污染问题。现有方法难以构建完全无污染的数据集，且无法有效评估模型在未受污染状态下的真实性能。因此，如何准确评估模型在潜在数据泄露情况下的性能成为一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过检测模型中的污染程度，并施加一定强度的扰动，使模型不再简单地记忆训练数据，而是更多地依赖于泛化能力，从而恢复模型在未受污染状态下的性能。这种方法避免了构建完全无污染数据集的困难，而是通过技术手段来“抵消”污染的影响。

技术框架：LNE-Blocking框架包含两个主要模块：LNE（Leakage-Noise Estimation）污染检测和Blocking扰动操作。首先，LNE模块评估模型对给定prompt的污染程度。然后，Blocking模块根据LNE的评估结果，调整扰动强度，对输入进行扰动，促使模型生成非记忆性的响应。整个流程旨在恢复模型在未受污染数据上应有的表现。

关键创新：该框架的关键创新在于其能够有效地恢复模型在贪婪解码时的性能，而无需重新训练模型或构建完全无污染的数据集。LNE污染检测方法能够准确评估污染程度，并根据评估结果动态调整Blocking扰动强度，从而实现对污染影响的有效缓解。

关键设计：LNE模块的具体实现细节未知，但其核心在于评估模型对特定prompt的记忆程度。Blocking模块的具体扰动方式也未知，但其目标是使模型在生成响应时更多地依赖于泛化能力，而非简单地记忆训练数据。扰动强度的调整策略是框架的关键设计之一，需要根据LNE的评估结果进行精确控制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LNE-Blocking框架在多个具有潜在泄露风险的数据集上进行了实验，结果表明该框架能够有效地恢复模型在未受污染状态下的性能。实验结果在不同的模型和不同程度的数据污染下均表现出稳定性，证明了该框架的鲁棒性和有效性。具体的性能提升数据未知，但论文强调了其在恢复贪婪解码性能方面的优势。

🎯 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，避免因数据污染而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数据泄露风险，提高模型的安全性。

📄 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.