Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Unlearning in Large Language Models

論文の概要: Machine Unlearning in Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15152v1
Date: Fri, 24 May 2024 02:12:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-27 18:28:28.261930
Title: Machine Unlearning in Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける機械学習
Authors: Saaketh Koundinya Gundavarapu, Shreya Agarwal, Arushi Arora, Chandana Thimmalapura Jagadeeshaiah,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を倫理,プライバシ,安全基準と整合させる手法を提案する。本研究の目的は,LLMにおける学習情報を選択的に消去・修正することであり,有害な応答や著作権のあるコンテンツを対象としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7864304771129751
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine unlearning, a novel area within artificial intelligence, focuses on addressing the challenge of selectively forgetting or reducing undesirable knowledge or behaviors in machine learning models, particularly in the context of large language models (LLMs). This paper introduces a methodology to align LLMs, such as Open Pre-trained Transformer Language Models, with ethical, privacy, and safety standards by leveraging the gradient ascent algorithm for knowledge unlearning. Our approach aims to selectively erase or modify learned information in LLMs, targeting harmful responses and copyrighted content. This paper presents a dual-pronged approach to enhance the ethical and safe behavior of large language models (LLMs) by addressing the issues of harmful responses and copyrighted content. To mitigate harmful responses, we applied gradient ascent on the PKU dataset, achieving a 75\% reduction in harmful responses for Open Pre-trained Transformer Language Models (OPT1.3b and OPT2.7b) \citet{zhang2022opt} while retaining previous knowledge using the TruthfulQA dataset \citet{DBLP:journals/corr/abs-2109-07958}. For handling copyrighted content, we constructed a custom dataset based on the Lord of the Rings corpus and aligned LLMs (OPT1.3b and OPT2.7b) \citet{zhang2022opt} through LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models \citet{DBLP:journals/corr/abs-2106-09685} finetuning. Subsequently, we employed gradient ascent to unlearn the Lord of the Rings content, resulting in a remarkable reduction in the presence of copyrighted material. To maintain a diverse knowledge base, we utilized the Book Corpus dataset. Additionally, we propose a new evaluation technique for assessing the effectiveness of harmful unlearning.
Abstract（参考訳）: 人工知能の新たな領域である機械学習は、機械学習モデル、特に大規模言語モデル(LLM)のコンテキストにおいて、好ましくない知識や振る舞いを選択的に忘れたり減らしたりするという課題に対処することに焦点を当てている。本稿では,オープン事前学習型トランスフォーマー言語モデルや倫理的,プライバシ,安全基準などのLCMを,知識未学習のための勾配上昇アルゴリズムを活用することによって整合させる手法を提案する。本研究の目的は,LLMにおける学習情報を選択的に消去・修正することであり,有害な応答や著作権のあるコンテンツを対象としている。本稿では、有害な応答や著作権のあるコンテンツの問題に対処することで、大規模言語モデル(LLM)の倫理的かつ安全な行動を強化するための二重提案手法を提案する。有害な応答を緩和するために、PKUデータセットに勾配上昇を適用し、Open Pre-trained Transformer Language Model (OPT1.3b, OPT2.7b) \citet{zhang2022opt} に対して75 %の有害応答を達成し、TruthfulQAデータセット \citet{DBLP:journals/corr/abs-2109-07958} を用いて以前の知識を維持した。著作権のあるコンテンツを扱うために、我々はRings corpusをベースとしたカスタムデータセットを構築し、LLMs (OPT1.3b and OPT2.7b) \citet{zhang2022opt} を LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models \citet{DBLP:journals/corr/abs-2106-09685} の微調整を行った。その後、我々は『指輪の領主』の内容を解き放つために勾配を採り上げ、著作権のある資料の存在を著しく減らした。多様な知識ベースを維持するために、私たちはBook Corpusデータセットを使用しました。さらに,有害な未学習の有効性を評価するための新しい評価手法を提案する。

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