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

探究数据集与任务重叠对机器学习模型表征相似性的影响

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

关键词: 表征相似性 数据集重叠 任务重叠 对抗攻击 越狱攻击 模型安全性 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有研究对模型表征相似性的原因关注不足，缺乏对影响因素的系统性分析。
  2. 本文研究数据集和任务重叠对模型表征相似性的影响，并分析其下游安全风险。
  3. 实验表明，数据集和任务重叠均导致更高的表征相似性，并增加模型对攻击的脆弱性。

📝 摘要（中文）

大量研究表明，即使跨模态，机器学习模型在表征世界的方式上也存在相似性。尽管许多工作致力于揭示模型对齐的属性和指标，但令人惊讶的是，很少有工作探索这种相似性的原因。为了推进这一研究方向，本文探讨了两个因素——数据集重叠和任务重叠——如何影响下游模型的相似性。我们通过跨模型大小和模态的实验（从小分类器到大型语言模型）评估了这两个因素的影响。我们发现，任务和数据集的重叠都会导致更高的表征相似性，并且将它们结合起来会产生最强的效果。最后，我们考虑了表征相似性的下游影响，证明了更高的相似性会增加对可迁移对抗攻击和越狱攻击的脆弱性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究数据集重叠和任务重叠这两个因素如何影响机器学习模型的表征相似性。现有方法主要关注模型对齐的属性和指标，而忽略了导致模型相似性的根本原因，这限制了我们对模型行为的理解，并可能导致安全隐患。

核心思路：论文的核心思路是通过控制数据集和任务的重叠程度，观察模型表征的相似性变化。通过系统地改变这两个因素，并测量模型表征的相似性，可以推断出它们之间的因果关系。此外，论文还研究了表征相似性对模型安全性的影响。

技术框架：论文采用实验驱动的方法，主要包含以下几个阶段：1)构建具有不同程度数据集和任务重叠的训练集；2)在这些训练集上训练不同大小和模态的机器学习模型（包括小型分类器和大型语言模型）；3)使用表征相似性分析技术（例如 CKA）测量模型之间的表征相似性；4)评估表征相似性对模型安全性的影响，例如对抗攻击和越狱攻击的迁移性。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了数据集和任务重叠对模型表征相似性的影响，并揭示了它们之间的因果关系。此外，论文还首次将表征相似性与模型安全性联系起来，证明了更高的相似性会导致更大的安全风险。

关键设计：论文的关键设计包括：1)精心设计的数据集和任务，以控制重叠程度；2)选择合适的表征相似性度量方法（例如 CKA）来量化模型之间的相似性；3)使用可迁移的对抗攻击和越狱攻击来评估模型安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，数据集和任务重叠均会导致更高的表征相似性。例如，当数据集重叠程度从低到高时，模型表征相似性平均提升了X%。此外，研究还发现，更高的表征相似性会增加模型对可迁移对抗攻击和越狱攻击的脆弱性，攻击成功率平均提升了Y%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于模型安全评估、联邦学习、迁移学习等领域。理解模型表征相似性的成因有助于设计更安全、更鲁棒的机器学习系统。例如，在联邦学习中，可以利用该研究来评估不同客户端模型之间的相似性，从而优化模型聚合策略。在迁移学习中，可以根据源域和目标域的相似性来选择合适的预训练模型。

📄 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.