Investigating the Impact of Data Contamination of Large Language Models in Text-to-SQL Translation

📄 arXiv: 2402.08100v1 📥 PDF

作者: Federico Ranaldi, Elena Sofia Ruzzetti, Dario Onorati, Leonardo Ranaldi, Cristina Giannone, Andrea Favalli, Raniero Romagnoli, Fabio Massimo Zanzotto

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-02-12

期刊: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024

DOI: 10.18653/v1/2024.findings-acl.827

💡 一句话要点

研究数据污染对大语言模型在文本到SQL翻译中的影响

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

关键词: 数据污染 大语言模型 文本到SQL GPT-3.5 对抗学习 性能评估 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在文本到SQL翻译中可能受到数据污染的影响，导致性能下降。
  2. 论文提出了一种新方法来检测大语言模型中的数据污染，并评估其对GPT-3.5性能的影响。
  3. 实验结果显示，GPT-3.5在不熟悉的Termite数据集上的性能显著下降，验证了数据污染的影响。

📝 摘要（中文）

理解文本描述以生成代码似乎是指令跟随型大语言模型（LLMs）在零-shot场景下已实现的能力。然而，这种翻译能力可能受到目标文本描述及相关代码的影响，这种现象称为数据污染。本研究调查了数据污染对GPT-3.5在文本到SQL代码生成任务中的影响，提出了一种新方法来检测GPT中的数据污染，并使用已知的Spider数据集和新引入的不熟悉数据集Termite来评估GPT-3.5的性能。此外，我们通过对抗表断开（ATD）方法分析了GPT-3.5在修改信息的数据库上的有效性，结果表明在不熟悉的Termite数据集上，GPT-3.5的性能显著下降，突显了数据污染对LLMs在文本到SQL翻译任务中的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决数据污染对大语言模型在文本到SQL翻译任务中的影响，现有方法未能充分考虑这一问题，导致性能不稳定。

核心思路：论文提出了一种新颖的方法来检测数据污染，重点分析GPT-3.5在不同数据集上的表现，以揭示数据污染的潜在影响。

技术框架：研究采用了两个主要数据集（Spider和Termite），并结合对抗表断开（ATD）方法来修改数据库信息，评估模型在不同条件下的性能。

关键创新：本研究的创新点在于引入了数据污染检测方法，并通过ATD方法增加了任务的复杂性，从而更深入地探讨了数据污染对模型性能的影响。

关键设计：在实验中，设置了不同的参数以评估模型在数据污染和信息修改下的表现，使用了标准的性能指标进行比较。具体的损失函数和网络结构细节未在摘要中详细说明。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-3.5在不熟悉的Termite数据集上的性能显著下降，尤其在对抗表断开（ATD）修改后，性能下降幅度明显，强调了数据污染对模型翻译能力的负面影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数据库查询生成、自动化编程和自然语言处理等。通过深入理解数据污染的影响，可以提升大语言模型在实际应用中的可靠性和准确性，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Understanding textual description to generate code seems to be an achieved capability of instruction-following Large Language Models (LLMs) in zero-shot scenario. However, there is a severe possibility that this translation ability may be influenced by having seen target textual descriptions and the related code. This effect is known as Data Contamination. In this study, we investigate the impact of Data Contamination on the performance of GPT-3.5 in the Text-to-SQL code-generating tasks. Hence, we introduce a novel method to detect Data Contamination in GPTs and examine GPT-3.5's Text-to-SQL performances using the known Spider Dataset and our new unfamiliar dataset Termite. Furthermore, we analyze GPT-3.5's efficacy on databases with modified information via an adversarial table disconnection (ATD) approach, complicating Text-to-SQL tasks by removing structural pieces of information from the database. Our results indicate a significant performance drop in GPT-3.5 on the unfamiliar Termite dataset, even with ATD modifications, highlighting the effect of Data Contamination on LLMs in Text-to-SQL translation tasks.