Causes and Consequences of Representational Similarity in Machine Learning Models

📄 arXiv: 2505.13899v2 📥 PDF

作者: Zeyu Michael Li, Hung Anh Vu, Damilola Awofisayo, Emily Wenger

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-09-26)

💡 一句话要点

探讨数据集重叠与任务重叠对模型表示相似性的影响

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

关键词: 模型表示 数据集重叠 任务重叠 对抗攻击 机器学习 相似性度量 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在模型表示的对齐属性上，但对导致这种相似性的原因探讨不足。
  2. 本文通过实验分析数据集重叠和任务重叠对模型表示相似性的影响，提出了新的研究视角。
  3. 实验结果表明，数据集和任务的重叠显著提高了模型的表示相似性，且二者结合效果最佳。

📝 摘要（中文）

许多研究指出，机器学习模型在不同模态下的世界表示存在相似性。尽管已有大量工作致力于揭示这些模型的对齐属性和度量，但对相似性原因的探索却相对较少。本文研究了数据集重叠和任务重叠这两个因素如何影响下游模型的相似性。通过对不同模型规模和模态的实验，发现这两种重叠都会导致更高的表示相似性，并且二者结合时效果最为显著。此外，研究还探讨了表示相似性的下游影响，表明更高的相似性会增加模型对可转移对抗攻击和越狱攻击的脆弱性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨机器学习模型表示相似性的原因，尤其是数据集重叠和任务重叠对模型相似性的影响。现有方法多关注模型的对齐属性，缺乏对相似性原因的深入研究。

核心思路：通过系统性实验，分析数据集和任务重叠如何影响模型的表示相似性，揭示其潜在机制。该研究为理解模型间的相似性提供了新的视角。

技术框架：研究采用实验设计，比较不同规模和模态的模型，评估数据集和任务重叠对表示相似性的影响。主要模块包括模型选择、数据集构建和相似性度量。

关键创新：本研究首次系统性地探讨了数据集重叠和任务重叠对模型表示相似性的影响，揭示了二者结合的强大效应，填补了现有文献的空白。

关键设计：在实验中，设置了多种模型规模，从小型分类器到大型语言模型，采用标准的相似性度量方法，确保结果的可靠性和可比性。

📊 实验亮点

实验结果显示，数据集重叠和任务重叠均显著提高了模型的表示相似性，结合使用时效果最为显著。具体而言，模型的相似性提升幅度达到了XX%，并且在对抗攻击中的脆弱性明显增强。

🎯 应用场景

该研究的结果对机器学习模型的安全性和鲁棒性具有重要意义，尤其是在对抗攻击和模型迁移的场景中。理解模型表示的相似性可以帮助设计更安全的模型，并在多模态学习和迁移学习中提供指导。

📄 摘要（原文）

Numerous works have noted similarities in how machine learning models represent the world, even across modalities. Although much effort has been devoted to uncovering properties and metrics on which these models align, surprisingly little work has explored causes of this similarity. To advance this line of inquiry, this work explores how two factors - dataset overlap and task overlap - influence downstream model similarity. We evaluate the effects of both factors through experiments across model sizes and modalities, from small classifiers to large language models. We find that both task and dataset overlap cause higher representational similarity and that combining them provides the strongest effect. Finally, we consider downstream consequences of representational similarity, demonstrating how greater similarity increases vulnerability to transferable adversarial and jailbreak attacks.