論文の概要: In-Context Unlearning: Language Models as Few Shot Unlearners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07579v4
• Date: Thu, 6 Jun 2024 06:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:39:36.711257
• Title: In-Context Unlearning: Language Models as Few Shot Unlearners
• Title（参考訳）: インコンテキスト・アンラーニング: ほとんどショット・アンラーナーとしての言語モデル
• Authors: Martin Pawelczyk, Seth Neel, Himabindu Lakkaraju,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLMs) のための新しいアンラーニング手法を提案する。 このメソッドは、モデルパラメータを更新することなく、コンテキスト内で特定の種類の入力を提供することで、モデルからインスタンスを解放する。 実験の結果、文脈内アンラーニングは、モデルパラメータへのアクセスを必要とする他の最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.962361828354716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine unlearning, the study of efficiently removing the impact of specific training instances on a model, has garnered increased attention in recent years due to regulatory guidelines such as the \emph{Right to be Forgotten}. Achieving precise unlearning typically involves fully retraining the model and is computationally infeasible in case of very large models such as Large Language Models (LLMs). To this end, recent work has proposed several algorithms which approximate the removal of training data without retraining the model. These algorithms crucially rely on access to the model parameters in order to update them, an assumption that may not hold in practice due to computational constraints or having only query access to the LLMs. In this work, we propose a new class of unlearning methods for LLMs called ``In-Context Unlearning.'' This method unlearns instances from the model by simply providing specific kinds of inputs in context, without the need to update model parameters. To unlearn specific training instances, we present these instances to the LLMs at inference time along with labels that differ from their ground truth. Our experimental results demonstrate that in-context unlearning performs on par with, or in some cases outperforms other state-of-the-art methods that require access to model parameters, effectively removing the influence of specific instances on the model while preserving test accuracy.
• Abstract（参考訳）: 特定のトレーニングインスタンスがモデルに与える影響を効率的に除去するマシンアンラーニングは,近年,emph{Right to be Forgotten}などの規制ガイドラインによって注目を集めている。 正確な未学習を実現するには、モデルを完全に再訓練する必要があるが、大規模言語モデル(LLM)のような非常に大きなモデルの場合、計算的に不可能である。 この目的のために、近年の研究では、モデルを再トレーニングすることなく、トレーニングデータの削除を近似するアルゴリズムがいくつか提案されている。 これらのアルゴリズムは、計算上の制約やLLMへのクエリアクセスしか持たないために、実際には保たない仮定であるモデルを更新するために、モデルパラメータへのアクセスに決定的に依存する。 本研究では,LLMのための新しいアンラーニング手法である ``In-Context Unlearning を提案する。 このメソッドは、モデルパラメータを更新することなく、コンテキスト内で特定の種類の入力を提供することで、モデルからインスタンスを解放する。 特定のトレーニングインスタンスを学習するために、これらのインスタンスをLLMに推論時に提示する。 実験の結果、文脈内アンラーニングはモデルパラメータへのアクセスを必要とする他の最先端手法よりも優れており、テスト精度を維持しながら、特定のインスタンスがモデルに与える影響を効果的に除去する。

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