論文の概要: SNAP: Unlearning Selective Knowledge in Large Language Models with Negative Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12329v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 06:54:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-19 20:25:52.423316
• Title: SNAP: Unlearning Selective Knowledge in Large Language Models with Negative Instructions
• Title（参考訳）: SNAP:否定的指示を伴う大規模言語モデルにおける選択的知識の学習
• Authors: Minseok Choi, Daniel Rim, Dohyun Lee, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 命令追従型大規模言語モデル(LLM)は、個人または著作権のある情報を故意に開示する。 SNAPは,情報を選択的に学習するための革新的なフレームワークである。 我々は,NLPベンチマークにおけるフレームワークの評価を行い,提案手法が元のLLM能力を維持していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.172662930947446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instruction-following large language models (LLMs), such as ChatGPT, have become increasingly popular with the general audience, many of whom are incorporating them into their daily routines. However, these LLMs inadvertently disclose personal or copyrighted information, which calls for a machine unlearning method to remove selective knowledge. Previous attempts sought to forget the link between the target information and its associated entities, but it rather led to generating undesirable responses about the target, compromising the end-user experience. In this work, we propose SNAP, an innovative framework designed to selectively unlearn information by 1) training an LLM with negative instructions to generate obliterated responses, 2) augmenting hard positives to retain the original LLM performance, and 3) applying the novel Wasserstein regularization to ensure adequate deviation from the initial weights of the LLM. We evaluate our framework on various NLP benchmarks and demonstrate that our approach retains the original LLM capabilities, while successfully unlearning the specified information.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような命令追従型大規模言語モデル(LLM)は、一般の聴衆の間で人気が高まっており、その多くが日々のルーチンにそれらを取り入れている。 しかし、これらのLLMは必然的に個人または著作権のある情報を開示し、選択的な知識を取り除くための機械の学習方法を要求する。 以前の試みでは、ターゲット情報とその関連エンティティ間のリンクを忘れようとしたが、むしろターゲットに関する望ましくない応答を生成し、エンドユーザエクスペリエンスを損なうことになった。 本研究では,SNAPを提案する。SNAPは,情報を選択的に学習するための革新的なフレームワークである。 1) 消灯応答を生成するために負の指示でLDMを訓練すること。 2)元のLDM性能を維持するためにハードポジティクスを増強し、 3) 新規なワッサースタイン正則化を適用して, LLMの初期重量から適切な偏差を確保する。 我々は,NLPベンチマークのフレームワークの評価を行い,提案手法が元のLLM能力を保ちながら,特定情報の学習に成功していることを示す。

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