論文の概要: Selective Forgetting: Advancing Machine Unlearning Techniques and Evaluation in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05813v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 12:44:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:57.919443
• Title: Selective Forgetting: Advancing Machine Unlearning Techniques and Evaluation in Language Models
• Title（参考訳）: Selective Forgetting: 機械学習技術の向上と言語モデルの評価
• Authors: Lingzhi Wang, Xingshan Zeng, Jinsong Guo, Kam-Fai Wong, Georg Gottlob,
• Abstract要約: 言語モデルに対する選択的かつきめ細かな未学習を可能にする新しい方法であるSeULを提案する。 我々は2つの革新的な評価指標、感度抽出可能性(S-EL)と感度記憶精度(S-MA)を導入する。 アンラーニングフレームワークをサポートするために,オンラインおよびオフラインのセマンティックスパンアノテーション手法を効率よく提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.101582510545335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores Machine Unlearning (MU), an emerging field that is gaining increased attention due to concerns about neural models unintentionally remembering personal or sensitive information. We present SeUL, a novel method that enables selective and fine-grained unlearning for language models. Unlike previous work that employs a fully reversed training objective in unlearning, SeUL minimizes the negative impact on the capability of language models, particularly in terms of generation. Furthermore, we introduce two innovative evaluation metrics, sensitive extraction likelihood (S-EL) and sensitive memorization accuracy (S-MA), specifically designed to assess the effectiveness of forgetting sensitive information. In support of the unlearning framework, we propose efficient automatic online and offline sensitive span annotation methods. The online selection method, based on language probability scores, ensures computational efficiency, while the offline annotation involves a two-stage LLM-based process for robust verification. In summary, this paper contributes a novel selective unlearning method (SeUL), introduces specialized evaluation metrics (S-EL and S-MA) for assessing sensitive information forgetting, and proposes automatic online and offline sensitive span annotation methods to support the overall unlearning framework and evaluation process.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,個人やセンシティブな情報を意図せずに記憶するニューラルネットワークに対する懸念から,新たな分野であるマシン・アンラーニング(MU)について考察する。 言語モデルに対する選択的かつきめ細かな未学習を可能にする新しい方法であるSeULを提案する。 アンラーニングにおいて完全に逆のトレーニング目標を用いた以前の研究とは異なり、セウルは言語モデル、特に生成の観点からの能力に対するネガティブな影響を最小化している。 さらに,2つの革新的な評価指標,センシティブ抽出可能性(S-EL)とセンシティブ記憶精度(S-MA)を導入し,センシティブ情報を忘れることの有効性を評価する。 アンラーニングフレームワークをサポートするために,オンラインおよびオフラインのセマンティックスパンアノテーション手法を効率よく提案する。 オンライン選択法は言語確率スコアに基づいて計算効率を保証し、オフラインアノテーションは堅牢な検証のための2段階のLCMプロセスを含む。 本稿では,新しい選択的アンラーニング手法(SeUL)を提案し,センシティブな情報の忘れ方を評価するための特別な評価指標(S-ELとS-MA)を導入し,オンラインおよびオフラインのセンシティブなアノテーションを自動的に提案し,全体的なアンラーニングフレームワークと評価プロセスをサポートする。

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