CLEAN-EVAL: Clean Evaluation on Contaminated Large Language Models

📄 arXiv: 2311.09154v3 📥 PDF

作者: Wenhong Zhu, Hongkun Hao, Zhiwei He, Yunze Song, Yumeng Zhang, Hanxu Hu, Yiran Wei, Rui Wang, Hongyuan Lu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-06-03)

备注: NAACL2024(findings)

💡 一句话要点

提出Clean-Eval以解决大语言模型评估中的数据污染问题

🎯 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 评估方法 自然语言处理 机器翻译 语义检测

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估大语言模型时面临数据污染问题，导致评估结果不准确，浪费大量时间。
  2. Clean-Eval通过对污染数据进行释义和反向翻译，生成不同表述的候选集，从而减轻数据污染影响。
  3. 实验结果显示，Clean-Eval在少量学习和微调场景下显著提高了评估准确性，恢复了实际性能。

📝 摘要（中文）

在当前大语言模型（LLMs）竞争激烈的时代，准确评估这些模型的能力变得尤为重要。然而，由于潜在的数据污染，评估过程面临挑战，浪费了研究人员和工程师大量时间。为此，本文提出了一种新颖的方法Clean-Eval，旨在减轻数据污染问题并以更清洁的方式评估LLMs。Clean-Eval通过对污染数据进行释义和反向翻译，生成具有相同语义但不同表述的候选集。随后，使用语义检测器过滤低质量样本，最终根据BLEURT评分选择最佳候选。实验表明，Clean-Eval在少量学习和微调场景下显著恢复了污染LLMs的实际评估结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型评估中的数据污染问题。现有方法在处理污染数据时，评估结果往往不准确，导致研究人员浪费时间和精力。

核心思路：Clean-Eval的核心思路是通过对污染数据进行释义和反向翻译，生成具有相同语义但不同表述的候选集，从而提供更清洁的评估方式。

技术框架：Clean-Eval的整体架构包括三个主要模块：首先，使用大语言模型对污染数据进行释义和反向翻译，生成候选集；其次，利用语义检测器过滤低质量样本；最后，根据BLEURT评分选择最佳候选，形成新的评估基准。

关键创新：Clean-Eval的创新点在于通过生成不同表述的候选集来减轻数据污染的影响，这一方法与传统的直接评估方式有本质区别。

关键设计：在实现过程中，Clean-Eval使用了BLEURT评分作为选择最佳候选的标准，确保所选候选在语义上与原始污染数据相似但表述不同。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Clean-Eval在少量学习和微调场景下显著恢复了污染LLMs的评估结果，提升幅度达到XX%（具体数据未知），相较于传统评估方法，Clean-Eval提供了更为可靠的性能评估。

🎯 应用场景

Clean-Eval的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在自然语言处理、机器翻译和对话系统等需要评估大语言模型性能的场景。通过提供更准确的评估方法，Clean-Eval能够帮助研究人员和工程师更有效地选择和优化模型，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

We are currently in an era of fierce competition among various large language models (LLMs) continuously pushing the boundaries of benchmark performance. However, genuinely assessing the capabilities of these LLMs has become a challenging and critical issue due to potential data contamination, and it wastes dozens of time and effort for researchers and engineers to download and try those contaminated models. To save our precious time, we propose a novel and useful method, Clean-Eval, which mitigates the issue of data contamination and evaluates the LLMs in a cleaner manner. Clean-Eval employs an LLM to paraphrase and back-translate the contaminated data into a candidate set, generating expressions with the same meaning but in different surface forms. A semantic detector is then used to filter the generated low-quality samples to narrow down this candidate set. The best candidate is finally selected from this set based on the BLEURT score. According to human assessment, this best candidate is semantically similar to the original contamination data but expressed differently. All candidates can form a new benchmark to evaluate the model. Our experiments illustrate that Clean-Eval substantially restores the actual evaluation results on contaminated LLMs under both few-shot learning and fine-tuning scenarios.