論文の概要: Split, Unlearn, Merge: Leveraging Data Attributes for More Effective Unlearning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11780v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 17:35:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 13:23:59.830656
• Title: Split, Unlearn, Merge: Leveraging Data Attributes for More Effective Unlearning in LLMs
• Title（参考訳）: Split, Unlearn, Merge: LLMのより効果的なアンラーニングにデータ属性を活用する
• Authors: Swanand Ravindra Kadhe, Farhan Ahmed, Dennis Wei, Nathalie Baracaldo, Inkit Padhi,
• Abstract要約: SPUNGE(SPlit, UNlearn, MerGE)は,任意のアンラーニング手法を用いて有効性を増幅するフレームワークである。 我々はSPUNGEが最近の2つの非学習手法の性能を大幅に向上させることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.629717934007513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown to pose social and ethical risks such as generating toxic language or facilitating malicious use of hazardous knowledge. Machine unlearning is a promising approach to improve LLM safety by directly removing harmful behaviors and knowledge. In this paper, we propose "SPlit, UNlearn, MerGE" (SPUNGE), a framework that can be used with any unlearning method to amplify its effectiveness. SPUNGE leverages data attributes during unlearning by splitting unlearning data into subsets based on specific attribute values, unlearning each subset separately, and merging the unlearned models. We empirically demonstrate that SPUNGE significantly improves the performance of two recent unlearning methods on state-of-the-art LLMs while maintaining their general capabilities on standard academic benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、有害な言語の生成や悪意のある有害な知識の使用を促進するなど、社会的および倫理的なリスクを生じさせることが示されている。 マシン・アンラーニングは有害な行動や知識を直接取り除き、LLMの安全性を向上させるための有望なアプローチである。 本稿では,Unlearn, MerGE(SPUNGE, UNlearn, MerGE)を提案する。 SPUNGEは、未学習データを特定の属性値に基づいてサブセットに分割し、各サブセットを個別に学習し、未学習のモデルをマージすることで、アンラーニング中のデータ属性を活用する。 実験により、SPUNGEは、最新のLLMにおける2つの非学習手法の性能を大幅に向上させつつ、標準的な学術ベンチマークでの一般的な性能を維持しながら、その性能を向上することを示した。

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