大規模言語モデルのリークをテストする一般的な方法に欠陥がある可能性 | バージニア大学工学応用科学部

要約：

• UVAの研究者が協力してMembership Inference Attacksの効果を調査
• MIAsはAI開発者が情報漏洩リスクを測定する主要ツール
• 大規模な評価でMIAsの有効性を調査、結果は疑問視されている
• 言語データの流動性が定義の難しさにつながり、過去の研究は分布推論を示している
• 研究者たちはMIMIRプロジェクトを通じてPythonベースのオープンソース研究を提供
• LLMsのプライバシーリスクの測定は困難であり、AIコミュニティはまだ学習の初め段階

感想：

言語データの特性による難しさや分布シフトの影響など、LLMsにおけるプライバシーリスクの評価が難しいことが明らかにされました。MIMIRプロジェクトの提供や研究者の共同作業により、より具体的なMembership Inference Testsが可能になると期待されます。