論文の概要: SOUL: Unlocking the Power of Second-Order Optimization for LLM Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18239v4
• Date: Mon, 24 Jun 2024 20:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 19:59:30.873508
• Title: SOUL: Unlocking the Power of Second-Order Optimization for LLM Unlearning
• Title（参考訳）: SOUL:LLMアンラーニングのための2階最適化のパワーを解き放つ
• Authors: Jinghan Jia, Yihua Zhang, Yimeng Zhang, Jiancheng Liu, Bharat Runwal, James Diffenderfer, Bhavya Kailkhura, Sijia Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、データ規則や倫理的AIプラクティスに従うための効果的な非学習メカニズムの必要性を強調している。 LLMアンラーニングの研究への関心は高まりつつあるが、LLMアンラーニングの選択の影響は未解明のままである。 我々はLLMアンラーニングにおける選択の重要性を初めて明らかにし、二階最適化と影響アンラーニングの明確な関連性を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.25610464801255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have highlighted the necessity of effective unlearning mechanisms to comply with data regulations and ethical AI practices. LLM unlearning aims at removing undesired data influences and associated model capabilities without compromising utility beyond the scope of unlearning. While interest in studying LLM unlearning is growing, the impact of the optimizer choice for LLM unlearning remains unexplored. In this work, we shed light on the significance of optimizer selection in LLM unlearning for the first time, establishing a clear connection between second-order optimization and influence unlearning (a classical approach using influence functions to update the model for data influence removal). This insight propels us to develop a second-order optimization-based LLM unlearning framework, termed Second-Order UnLearning (SOUL), which extends the static, one-shot model update using influence unlearning to a dynamic, iterative unlearning process. Our extensive experiments show that SOUL consistently outperforms conventional first-order methods across various unlearning tasks, models, and metrics, indicating that second-order optimization offers an effective and broadly applicable solution for LLM unlearning. Codes are available at https://github.com/OPTML-Group/SOUL.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、データ規則や倫理的AIプラクティスに従うための効果的な非学習メカニズムの必要性を強調している。 LLMアンラーニングは、望ましくないデータの影響と関連するモデル機能を取り除くことを目的としている。 LLMアンラーニングの研究への関心は高まりつつあるが、LLMアンラーニングにおけるオプティマイザ選択の影響は未解明のままである。 本研究では,LLMアンラーニングにおけるオプティマイザ選択の重要性を初めて明らかにし,第2次最適化と影響アンラーニング(データ影響除去のためのモデル更新にインフルエンス関数を用いた古典的アプローチ)の明確な関連性を確立した。 この知見は、2階最適化に基づくLLMアンラーニングフレームワークであるSOUL(Second-order UnLearning)の開発を促進する。 我々の広範な実験により、SOULは様々な未学習タスク、モデル、メトリクスにまたがる従来の一階法を一貫して上回り、二階最適化がLLMアンラーニングに効果的かつ広く適用可能なソリューションを提供することを示す。 コードはhttps://github.com/OPTML-Group/SOULで公開されている。

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