《LLMs测试集中数据泄露问题篇》电子书下载

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《LLMs测试集中数据泄露问题篇》电子书下载：

这篇文章详细探讨了大语言模型（LLMs）测试集中数据泄露的问题，包括数据泄露的定义、解决方法、是否可以避开训练集来处理数据泄露问题，以及常见测试集中数据泄露的比例。以下是文章的主要内容：

一、什么是LLMs测试集数据泄露问题?
​​定义​​：数据泄露（data contamination）是指模型测试集的数据被无意地包含在了训练集中。如果是故意的，比如在训练集中加入测试集数据，那就是另一个话题。
​​背景​​：在大模型时代，数据泄露问题很难避免。早在Common Crawl被用作训练集时，就有不少人意识到了这个问题。例如，T5所用的C4数据集中包含了2-50%不等的GLUE benchmark的原题，导致T5在GLUE上的优异表现受到了质疑。
​​现状​​：基本所有的LLMs在论文或报告中都会有单独的一章Data contamination analysis来证明评测的可信性。例如，GPT-3、GPT-4和Llama-2都有相关分析。

二、如何解决LLMs测试集数据泄露问题?
​​成熟方法​​：识别测试集中的已泄露样本和未泄露样本，分别构建dirty set和clean set，然后比较模型在这两个数据集上的性能差异。
​​实例​​：GPT-3在De->En WMT16翻译任务上获得了43 BLEU score的优秀总体成绩，但在区分dirty和clean set后，GPT-3在未泄露样本(clean)上的分数只有40.8，而在泄露样本(dirty)上获得了47.4的超高分，说明GPT-3通过记忆在评测集上取得了额外的优势，其真实的翻译水平应接近40.3。
​​实际困难​​：这种方法需要获取base model完整的训练集，从而识别测试集里的干净和泄漏样本。常用的基座模型，包括中文大模型和Llama-2，都没有开源其训练数据。即使拿到训练数据，其庞大的数据量也会使整个处理过程非常耗时。例如，Llama-2中为了识别测试集的数据泄露，在PySpark 1500核cluster运行了超过7个小时。

三、是否可以避开训练集来处理LLMs测试集数据泄露问题?
​​假设​​：任何在网络上能够找到的测试集题目，都有很大的风险被包含在LLMs的训练数据中。

​​分类方法​​：直接使用搜索引擎来区分测试集中的样例，分为三类：
• 干净样例：网络上找不到对应测试样例的题目或答案。
• 题目泄漏样例：网络上能够找到原题，但答案并没有一起出现。
• 题目-答案同时泄漏样例：测试样例的原题和答案同时出现在同一网页上。

​​判断标准​​：
• 判断网络上是否有原题的标准是：有80%以上的字符与测试样例完全重叠（用meteor来测量）。
• 判断答案是否存在的标准是：使用完整的字符串匹配。

​​性能差异对比​​：以C-Eval为例，比较模型在三个类别的性能差异：
• Qwen-7b-hf：Average 58.73%，Clean 56.19%（2.54%），All Dirty 61.69%（↑5.50%），Input-and-Label Contaminated 62.89%（↑6.70%）。
• Baichuan2-7b-base-hf：Average 55.73%，Clean 55.08%（0.65%），All Dirty 56.49%（↑1.41%），Input-and-Label Contaminated 58.87%（↑3.79%）。
• 结果显示Qwen在处理网上有原题的样本时性能格外出色，其准确率超越了clean set整整5.5%，而Baichuan在clean set和泄露样例两者之间的差距则小的多，只有1.41%。

四、常见测试集有多少比例的数据泄露?
​​数据泄露比例​​：常见的LLMs测试集均有很严重的数据泄露现象。
• C-Eval有超过46.14%的测试样例能够直接在Common Crawl里找到原题。
• MMLU也有接近37%的测试样例完整地出现在Common Crawl里。

致谢
文章感谢了相关研究和论文的贡献者。

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