論文の概要: Unlearn What You Want to Forget: Efficient Unlearning for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20150v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 03:35:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 16:48:25.601057
• Title: Unlearn What You Want to Forget: Efficient Unlearning for LLMs
• Title（参考訳）: 忘れたいことを学ぶ: LLMの効率的な学習
• Authors: Jiaao Chen, Diyi Yang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いテキストデータを事前学習し記憶することで大きな進歩を遂げた。 このプロセスはプライバシー問題やデータ保護規則違反に悩まされる可能性がある。 データ削除後のモデル全体を再トレーニングすることなく、LLMを効率的に更新できる効率的なアンラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.51670143929056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved significant progress from pre-training on and memorizing a wide range of textual data, however, this process might suffer from privacy issues and violations of data protection regulations. As a result, the ability to easily remove data related to individual users from such models while not deteriorating their predictive quality after the removal becomes increasingly important. To address these issues, in this work, we propose an efficient unlearning framework that could efficiently update LLMs without having to retrain the whole model after data removals, by introducing lightweight unlearning layers learned with a selective teacher-student objective into the transformers. In addition, we introduce a fusion mechanism to effectively combine different unlearning layers that learns to forget different sets of data to handle a sequence of forgetting operations. Experiments on classification and generation tasks demonstrate the effectiveness of our proposed methods compared to the state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、幅広いテキストデータの事前学習と記憶から大きな進歩を遂げてきたが、このプロセスはプライバシーの問題やデータ保護規則違反に苦しむ可能性がある。 その結果、削除後の予測品質を低下させることなく、個々のユーザに関連するデータをそのようなモデルから容易に削除できる能力がますます重要になる。 これらの課題に対処するため,本研究では,教師が学習対象とする軽量なアンラーニング層をトランスフォーマーに導入することにより,データ削除後のモデル全体をトレーニングすることなく,LLMを効率的に更新できる効率的なアンラーニングフレームワークを提案する。 さらに、異なる学習層を効果的に結合する融合機構を導入し、異なるデータの集合を忘れ、忘れる操作のシーケンスを処理することを学習する。 分類および生成タスクの実験により,提案手法の有効性を最先端のベースラインと比較した。

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