arXiv Artificial Intelligence· Hengxiang Zhang, Junxian Liu, Hongxin Wei·· 18 小时前AI 评分27
WildTrace：评估真实大规模 LLM 后训练中的训练数据检测
WildTrace: Evaluating Training Data Detection in Realistic Large-Scale LLM Post-Training
AI 导读
研究团队推出 WildTrace 基准，用于在真实大规模后训练场景下评估训练数据检测方法，覆盖 SFT、DPO、RL 各阶段模型，并针对四类任务构建分布匹配、成员标签可验证的评估集。结果显示，表现最好的方法平均 AUC 仅 0.529，接近随机猜测的 0.5。分析还表明评估协议会显著影响检测性能的测量结果。
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