論文の概要: Unlearning Traces the Influential Training Data of Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15241v2
- Date: Thu, 13 Jun 2024 16:28:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 23:55:19.906852
- Title: Unlearning Traces the Influential Training Data of Language Models
- Title（参考訳）: Unlearningが言語モデルのインフルエンシャルトレーニングデータを追跡
- Authors: Masaru Isonuma, Ivan Titov,
- Abstract要約: アンラーニングは、トレーニングデータセットがモデルの性能に与える影響をトレースする。
よりスケーラブルなアプローチであるUnTrac-Invを提案し、テストデータセットを解放し、トレーニングデータセットの未学習モデルを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.33791825286853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying the training datasets that influence a language model's outputs is essential for minimizing the generation of harmful content and enhancing its performance. Ideally, we can measure the influence of each dataset by removing it from training; however, it is prohibitively expensive to retrain a model multiple times. This paper presents UnTrac: unlearning traces the influence of a training dataset on the model's performance. UnTrac is extremely simple; each training dataset is unlearned by gradient ascent, and we evaluate how much the model's predictions change after unlearning. Furthermore, we propose a more scalable approach, UnTrac-Inv, which unlearns a test dataset and evaluates the unlearned model on training datasets. UnTrac-Inv resembles UnTrac, while being efficient for massive training datasets. In the experiments, we examine if our methods can assess the influence of pretraining datasets on generating toxic, biased, and untruthful content. Our methods estimate their influence much more accurately than existing methods while requiring neither excessive memory space nor multiple checkpoints.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルのアウトプットに影響を与えるトレーニングデータセットを識別することは、有害なコンテンツの生成を最小限に抑え、そのパフォーマンスを向上させるために不可欠である。
理想的には、各データセットの影響をトレーニングから取り除くことで測定することができるが、モデルを複数回再トレーニングすることは違法に高価である。
アンラーニングは、トレーニングデータセットがモデルの性能に与える影響をトレースする。
UnTracは非常に単純で、各トレーニングデータセットは勾配上昇によって解放され、学習後にモデルの予測がどの程度変化するかを評価する。
さらに、よりスケーラブルなUnTrac-Invを提案し、テストデータセットを解放し、トレーニングデータセットの未学習モデルを評価する。
UnTrac-InvはUnTracに似ているが、大規模なトレーニングデータセットでは効率的である。
実験では,本手法が有毒,偏り,不合理な内容の生成に及ぼす事前学習データセットの影響を評価できるかどうかを検討した。
本手法は,過剰なメモリ空間や複数のチェックポイントを必要とせず,既存の手法よりもはるかに正確な影響を推定する。
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