論文の概要: Negative Preference Optimization: From Catastrophic Collapse to Effective Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05868v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 22:00:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:30:20.722514
• Title: Negative Preference Optimization: From Catastrophic Collapse to Effective Unlearning
• Title（参考訳）: 負の選好最適化:破滅的な崩壊から効果的な未学習へ
• Authors: Ruiqi Zhang, Licong Lin, Yu Bai, Song Mei,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、事前トレーニング中に機密性のある、プライベートな、あるいは著作権のあるデータを持つことが多い。 LLMは、事前学習されたモデルから望ましくないデータの影響を取り除くことを目的としている。 我々は、ターゲットデータセットを効率的に解放できる単純なアライメントにインスパイアされた方法として、NPO(Negative Preference Optimization)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.059563581973432
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often memorize sensitive, private, or copyrighted data during pre-training. LLM unlearning aims to eliminate the influence of undesirable data from the pre-trained model while preserving the model's utilities on other tasks. Several practical methods have recently been proposed for LLM unlearning, mostly based on gradient ascent (GA) on the loss of undesirable data. However, on certain unlearning tasks, these methods either fail to effectively unlearn the target data or suffer from catastrophic collapse -- a drastic degradation of the model's utilities. In this paper, we propose Negative Preference Optimization (NPO), a simple alignment-inspired method that could efficiently and effectively unlearn a target dataset. We theoretically show that the progression toward catastrophic collapse by minimizing the NPO loss is exponentially slower than GA. Through experiments on synthetic data and the benchmark TOFU dataset, we demonstrate that NPO-based methods achieve a better balance between unlearning the undesirable data and maintaining the model's utilities. We also observe that NPO-based methods generate more sensible outputs than GA-based methods, whose outputs are often gibberish. Remarkably, on TOFU, NPO-based methods are the first to achieve reasonable unlearning results in forgetting 50% (or more) of the training data, whereas existing methods already struggle with forgetting 10% of training data.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、事前トレーニング中に機密データ、プライベートデータ、著作権データを記憶する。 LLMアンラーニングは、学習済みのモデルから望ましくないデータの影響を排除し、モデルのユーティリティを他のタスクに保存することを目的としている。 LLMアンラーニングのためのいくつかの実践的手法が提案されているが、その大部分は望ましくないデータの損失に基づく勾配上昇(GA)に基づいている。 しかし、特定の未学習タスクでは、これらのメソッドはターゲットデータを効果的に解き放つことができず、あるいは破滅的な崩壊に苦しむ。 本稿では、ターゲットデータセットを効率よく効果的に解放できる単純なアライメントにインスパイアされた方法であるNPO(Negative Preference Optimization)を提案する。 NPO損失の最小化による破滅的崩壊の進行がGAよりも指数関数的に遅いことを理論的に示す。 合成データとベンチマークTOFUデータセットの実験を通じて、NPOベースの手法が、望ましくないデータの学習とモデルのユーティリティの維持のバランスを改善することを実証した。 また,NPO法はGA法よりも高感度な出力を生成する。 注目すべきは、TOFUでは、NPOベースの手法がトレーニングデータの50%(またはそれ以上)を忘れる上で、適切な未学習結果を達成するのに最初に苦労しているのに対して、既存の手法では、トレーニングデータの10%を忘れることに苦労していることだ。

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