Benchmarking Benchmark Leakage in Large Language Models

📄 arXiv: 2404.18824v1 📥 PDF

作者: Ruijie Xu, Zengzhi Wang, Run-Ze Fan, Pengfei Liu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-29

备注: 30 pages; Homepage: https://gair-nlp.github.io/benbench

💡 一句话要点

提出检测管道以解决大语言模型基准数据泄露问题

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

关键词: 基准测试 数据泄露 大型语言模型 透明性 评估方法 困惑度 N-gram准确率

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在训练过程中常常存在基准数据泄露的问题，导致评估结果不准确。
  2. 本文提出了一种基于困惑度和N-gram准确率的检测管道，以识别潜在的数据泄露。
  3. 通过对31个LLMs的分析，发现了显著的训练集和测试集误用实例，并提出了改进建议。

📝 摘要（中文）

随着预训练数据使用的增加，基准数据集泄露现象愈发突出，尤其是在当前大型语言模型（LLMs）的训练过程中，训练数据的透明度不足，且监督数据的使用往往未被披露。这一问题影响了基准测试的有效性，并导致不公平的比较，阻碍了该领域的健康发展。为了解决这一问题，本文提出了一种检测管道，利用困惑度和N-gram准确率这两个简单且可扩展的指标来评估模型在基准测试上的预测精度，从而识别潜在的数据泄露。通过对31个LLMs在数学推理背景下的分析，揭示了训练集甚至测试集的重大误用实例，导致潜在的不公平比较。基于这些发现，本文提出了关于模型文档、基准设置和未来评估的若干建议，特别是提出了“基准透明卡”，以鼓励对基准使用的清晰文档记录，促进LLMs的透明性和健康发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在基准测试中存在的数据泄露问题。现有方法缺乏有效的检测机制，导致评估结果的可靠性受到质疑。

核心思路：通过引入困惑度和N-gram准确率这两个指标，建立一个检测管道，以量化模型在基准测试中的预测精度，从而识别潜在的数据泄露。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练、指标计算和数据泄露检测四个主要模块。首先收集训练和测试数据，然后对模型进行训练，接着计算困惑度和N-gram准确率，最后进行数据泄露的检测与分析。

关键创新：最重要的创新在于提出了“基准透明卡”，鼓励研究者清晰记录基准使用情况，从而提高研究的透明度和可重复性。这一方法与传统的评估方法相比，更加注重数据使用的透明性。

关键设计：在参数设置上，选择了适合的N-gram范围，并设计了相应的损失函数以优化模型的预测能力。此外，采用了标准化的数据处理流程，以确保结果的可比性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，在对31个大型语言模型的分析中，发现了显著的训练集和测试集误用实例，导致不公平比较的发生。这一发现强调了基准测试中数据透明的重要性，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括大型语言模型的开发与评估，尤其是在需要高透明度和公平性的数据科学研究中。通过提供有效的数据泄露检测工具，可以促进模型的可信性和可重复性，推动人工智能领域的健康发展。

📄 摘要（原文）

Amid the expanding use of pre-training data, the phenomenon of benchmark dataset leakage has become increasingly prominent, exacerbated by opaque training processes and the often undisclosed inclusion of supervised data in contemporary Large Language Models (LLMs). This issue skews benchmark effectiveness and fosters potentially unfair comparisons, impeding the field's healthy development. To address this, we introduce a detection pipeline utilizing Perplexity and N-gram accuracy, two simple and scalable metrics that gauge a model's prediction precision on benchmark, to identify potential data leakages. By analyzing 31 LLMs under the context of mathematical reasoning, we reveal substantial instances of training even test set misuse, resulting in potentially unfair comparisons. These findings prompt us to offer several recommendations regarding model documentation, benchmark setup, and future evaluations. Notably, we propose the "Benchmark Transparency Card" to encourage clear documentation of benchmark utilization, promoting transparency and healthy developments of LLMs. we have made our leaderboard, pipeline implementation, and model predictions publicly available, fostering future research.