该研究综合研究了大型语言模型在代码生成任务中的数据污染问题，分析了常见代码生成基准测试与预训练语料之间的重叠程度，并揭示了类似训练解决方案出现时模型性能显著提高的现象，同时分析了模型大小、问题难度和问题长度等因素对模型记忆和泛化的影响。

Mar, 2024

数据污染在大型语言模型 (LLMs) 时代引起了越来越多的关注，由于依赖于广泛来源于互联网的训练语料库。重叠训练语料库与评估基准的问题（称为污染）已成为重要的研究焦点。本文介绍了数据污染领域的综合调查，阐述了关键问题、方法和迄今为止的研究结果，并重点关注需要进一步研究和发展的领域。该调查对数据污染研究的最新进展进行了简明概述，为未来研究提供了清晰的指南。

Jun, 2024

大型语言模型的数据污染问题及对基准测试的影响进行了全面纵向分析，结果表明数据污染现象显著存在，这项研究为研究现代模型中数据污染问题的严格分析奠定了基础，并提出了在大型语言模型时代进行基准测试的最佳实践和未来步骤。

Oct, 2023

在理解大型语言模型（LLM）对其他任务的有效性中，数据污染（即，在训练数据中存在来自下游任务的测试数据）可能是一个重要问题。我们提出了一种简单但有效的方法来识别 LLMs 中的数据污染，该方法通过识别来自小型随机样本的个别实例中的潜在污染，然后评估整个数据集分区是否受到了污染。

Aug, 2023

开发大型语言模型的不透明性引起了关于潜在的训练数据污染的担忧。我们提出了一种基于跨语言的深层污染形式，可以欺骗传统的检测方法。我们还探讨了跨语言污染在解释语言模型的工作机制和提升多语言能力方面的潜在用途。

Jun, 2024

本研究根据预训练语言模型在联合语料库上进行分析，发现在一些情况下存在信息的利用，但在其他情况下，模型只是纯粹地记住了数据，但并没有利用学到的知识，这两种情况受到了多重因素的影响，如污染数据的数量和模型的大小，在区分语言理解和数据利用方面，对于大规模的互联网语料库的分析具有重要意义。

Mar, 2022

通过新的方法检测数据污染以及使用新数据集 Termite，研究了 GPT-3.5 在 Text-to-SQL 任务中的性能影响，结果表明数据污染对 LLMs 在文本到 SQL 转换任务中具有显著影响。

Feb, 2024

大型语言模型的数据污染问题及其对应的检查与净化方法

Nov, 2023

我们提出了数据污染测验，一种用于检测大型语言模型（LLMs）中数据污染并估计其量的简单有效方法。我们将数据污染检测构建为一系列多项选择问题，创建了三个扰动版本的每个数据集实例。通过仅进行词级扰动，用其上下文同义词替换单词，确保其语义和句子结构与原始实例完全相同，我们设计了一个测验格式。这些扰动版本与原始实例一起构成测验中的选择项。当只有确切的措辞可以区分这些选择项时，LLM 在识别选择项中的原始实例时，如果在预训练阶段记忆了该实例，则选择原始实例，这是 LLM 固有的特性。如果 LLM 在测验中的表现超过了随机机会所示，那么数据集划分就被标记为被污染。我们的评估涵盖了七个数据集及其相应的划分（训练和测试 / 验证），在两种最先进的 LLMs：GPT-4 和 GPT-3.5 上进行。尽管无法获得预训练数据，我们的结果表明，我们的方法不仅增强了对数据污染的检测，还可以在污染信号较弱时提供准确的估计。

Nov, 2023

该论文讨论了自然语言处理任务的评估存在的问题，并提出了数据污染以及针对数据污染的自动检测和提示措施。

Oct, 2023