Investigating Data Contamination for Pre-training Language Models
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：本研究は原著論文であり、掲載誌は明示されていません。
本研究の背景と関連研究：本研究は、大規模なテキストコーパスから事前学習された言語モデル（LLM）の性能について調査しています。これまでの研究では、評価データセットが事前学習コーパスに含まれていることによるデータの汚染（contamination）が性能を人為的に高めている可能性があることについての懸念が高まっています。しかし、このような汚染が下流タスクの性能にどのような影響を与えるのかについてはほとんど理解されていません。関連研究では、大規模なテキストコーパスでの事前学習によるLLMの性能向上に焦点を当てており、評価データの汚染についての研究はほとんどありませんでした。
本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、事前学習コーパスにおけるデータの汚染がLLMの性能に与える影響を探ることです。具体的には、評価サンプルの入力テキスト（text contamination）や評価データからのプロンプトや目的の出力（ground-truth contamination）といった2つのタイプの汚染の効果を明らかにします。さらに、さまざまな下流タスクにおける汚染の繰り返し効果も調査します。本研究の重要性は、LLMの能力に対するデータの汚染の影響を新たな視点から明らかにし、LLMの研究において独立かつ包括的な汚染評価の必要性を強調することにあります。
本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、GPT-2モデルを事前学習するために、事前学習コーパスとして評価データを使用しました。評価データは、テキストデータと評価サンプルのプロンプトおよびそれに対応する回答の組み合わせで構成されています。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、事前学習コーパスにおけるデータの汚染がLLMの性能に与える影響を明らかにしました。具体的には、テキスト汚染とグラウンドトゥルース汚染の効果を強調し、さまざまな下流タスクにおける汚染の繰り返し効果も調査しました。また、現在のLLMの報告における汚染の定義についても検討し、その限界と不十分さを明らかにしました。これにより、データの汚染がLLMの能力に与える影響について新たな知見を提供し、LLMの研究において独立かつ包括的な汚染評価の必要性を強調しました。
本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、いくつかの一般的に使用される公開データセットで実験を行い、性能の差を定量的に観察することで、研究の有効性を検証しました。
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