論文の概要: Dissecting Language Models: Machine Unlearning via Selective Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01267v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 17:10:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:28:36.153758
• Title: Dissecting Language Models: Machine Unlearning via Selective Pruning
• Title（参考訳）: 解剖言語モデル:選択的刈り取りによる機械学習
• Authors: Nicholas Pochinkov and Nandi Schoots
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に特化して設計された機械学習手法を提案する。 我々は,LLMの選択的プルーニング法を導入し,ネットワーク全体の性能と比較して,標的能力に対するニューロンの重要性から神経細胞を除去する。 LLMのフィードフォワードニューロンとアテンションニューロンはどちらも専門的であり、特定のタスクにおいては、特定のニューロンは他のニューロンよりも重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding and shaping the behaviour of Large Language Models (LLMs) is increasingly important as applications become more powerful and more frequently adopted. This paper introduces a machine unlearning method specifically designed for LLMs. We introduce a selective pruning method for LLMs that removes neurons based on their relative importance on a targeted capability compared to overall network performance. This approach is a compute- and data-efficient method for identifying and removing neurons that enable specific behaviours. Our findings reveal that both feed-forward and attention neurons in LLMs are specialized; that is, for specific tasks, certain neurons are more crucial than others.
• Abstract（参考訳）: アプリケーションがより強力で頻繁に採用されるようになるにつれて、大規模言語モデル(llm)の動作の理解と形成がますます重要になっている。 本稿では,LLMを対象とした機械学習手法を提案する。 我々は,LLMの選択的プルーニング法を導入し,ネットワーク全体の性能と比較して,標的能力に対するニューロンの重要性から神経細胞を除去する。 このアプローチは、特定の振る舞いを可能にするニューロンの識別と除去のための、計算とデータ効率の手法である。 LLMのフィードフォワードニューロンとアテンションニューロンはどちらも専門的であり、特定のタスクにおいては、特定のニューロンは他のニューロンよりも重要である。

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