論文の概要: Cross-Lingual Unlearning of Selective Knowledge in Multilingual Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12354v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 05:09:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:27.877438
• Title: Cross-Lingual Unlearning of Selective Knowledge in Multilingual Language Models
• Title（参考訳）: 多言語言語モデルにおける選択的知識の言語間非学習
• Authors: Minseok Choi, Kyunghyun Min, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 事前訓練された言語モデルは、プライベートデータや著作権データを含む膨大な量の情報を記憶し、重大な安全上の懸念を提起する。 センシティブなデータを除いた後、これらのモデルをリトレーニングすることは違法に高価であり、機械学習は実用的で費用対効果の高い代替手段となる。 本稿では,多言語モデルにおける機械学習の先駆的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.10962690551031
• License:
• Abstract: Pretrained language models memorize vast amounts of information, including private and copyrighted data, raising significant safety concerns. Retraining these models after excluding sensitive data is prohibitively expensive, making machine unlearning a viable, cost-effective alternative. Previous research has focused on machine unlearning for monolingual models, but we find that unlearning in one language does not necessarily transfer to others. This vulnerability makes models susceptible to low-resource language attacks, where sensitive information remains accessible in less dominant languages. This paper presents a pioneering approach to machine unlearning for multilingual language models, selectively erasing information across different languages while maintaining overall performance. Specifically, our method employs an adaptive unlearning scheme that assigns language-dependent weights to address different language performances of multilingual language models. Empirical results demonstrate the effectiveness of our framework compared to existing unlearning baselines, setting a new standard for secure and adaptable multilingual language models.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された言語モデルは、プライベートデータや著作権データを含む膨大な量の情報を記憶し、重大な安全上の懸念を提起する。 センシティブなデータを除いた後、これらのモデルをリトレーニングすることは違法に高価であり、機械学習は実用的で費用対効果の高い代替手段となる。 これまでの研究では、モノリンガルモデルのための機械学習に焦点が当てられていたが、ある言語での学習が必ずしも他の言語に移行するとは限らないことが判明した。 この脆弱性は、あまり支配的な言語では機密情報がアクセスできない低リソースの言語攻撃に、モデルが影響を受けやすいようにする。 本稿では,多言語モデルにおける機械学習の先駆的アプローチを提案する。 具体的には、言語に依存しない重み付けを割り当てる適応型アンラーニング方式を用いて、多言語言語モデルの異なる言語性能に対処する。 実験により、既存の未学習ベースラインと比較してフレームワークの有効性が実証され、セキュアで適応可能な多言語言語モデルのための新しい標準が設定された。

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