論文の概要: Knowledge Sanitization of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11852v2
• Date: Sat, 2 Mar 2024 08:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 20:33:41.927929
• Title: Knowledge Sanitization of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの知識衛生化
• Authors: Yoichi Ishibashi, Hidetoshi Shimodaira
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLM)は、大量のWebデータをトレーニングすることで、機密情報や機密情報を明らかにする可能性がある。 我々の手法はローランド適応法(LoRA)を用いてこれらのモデルを効率的に微調整する。 クローズドブック質問応答タスクによる実験結果から,本手法は知識リークを最小限に抑えるだけでなく,LLMの全体的な性能も維持できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.722882736419499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore a knowledge sanitization approach to mitigate the privacy concerns associated with large language models (LLMs). LLMs trained on a large corpus of Web data can memorize and potentially reveal sensitive or confidential information, raising critical security concerns. Our technique efficiently fine-tunes these models using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method, prompting them to generate harmless responses such as ``I don't know'' when queried about specific information. Experimental results in a closed-book question-answering task show that our straightforward method not only minimizes particular knowledge leakage but also preserves the overall performance of LLMs. These two advantages strengthen the defense against extraction attacks and reduces the emission of harmful content such as hallucinations.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル(llm)に関連するプライバシの懸念を軽減するための知識衛生手法を検討する。 Webデータの大規模なコーパスでトレーニングされたLLMは、機密情報や機密情報を記憶し、潜在的に明らかにし、重要なセキュリティ上の懸念を引き起こす可能性がある。 提案手法は,低ランク適応 (lora) 法を用いて,これらのモデルを効率的に微調整し,特定の情報について質問した場合に「知らない」などの無害な応答を発生させる。 クローズドブック質問応答タスクによる実験結果から,本手法は知識リークを最小限に抑えるだけでなく,LLM全体の性能も維持できることがわかった。 これらの2つのアドバンテージは、抽出攻撃に対する防御を強化し、幻覚などの有害なコンテンツの排出を減らす。

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