論文の概要: Unlearning or Obfuscating? Jogging the Memory of Unlearned LLMs via Benign Relearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13356v4
• Date: Mon, 17 Mar 2025 07:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 21:01:23.647376
• Title: Unlearning or Obfuscating? Jogging the Memory of Unlearned LLMs via Benign Relearning
• Title（参考訳）: 未学習か難読化か? 良心的再学習による未学習LLMの記憶
• Authors: Shengyuan Hu, Yiwei Fu, Zhiwei Steven Wu, Virginia Smith,
• Abstract要約: LLMにおけるアンラーニングに対する既存のアプローチは、単純な$textitbenign再ラーニング攻撃の影響を受けやすいことを示す。 小さく、潜在的にゆるやかに関連付けられたデータのみにアクセスすることで、未学習モデルのメモリを'ジョグ'して、未学習の影響を逆転させることができることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.061187080745654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine unlearning is a promising approach to mitigate undesirable memorization of training data in ML models. However, in this work we show that existing approaches for unlearning in LLMs are surprisingly susceptible to a simple set of $\textit{benign relearning attacks}$. With access to only a small and potentially loosely related set of data, we find that we can ''jog'' the memory of unlearned models to reverse the effects of unlearning. For example, we show that relearning on public medical articles can lead an unlearned LLM to output harmful knowledge about bioweapons, and relearning general wiki information about the book series Harry Potter can force the model to output verbatim memorized text. We formalize this unlearning-relearning pipeline, explore the attack across three popular unlearning benchmarks, and discuss future directions and guidelines that result from our study. Our work indicates that current approximate unlearning methods simply suppress the model outputs and fail to robustly forget target knowledge in the LLMs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、機械学習モデルにおけるトレーニングデータの望ましくない記憶を緩和するための有望なアプローチである。 しかし、この研究で、LLMにおける未学習に対する既存のアプローチは、$\textit{benign relearning attack}$の単純なセットに驚くほど影響を受けやすいことを示した。 小さく、潜在的にゆるやかに関連付けられたデータのみにアクセスすることで、未学習モデルのメモリを'ジョグ'して、未学習の影響を逆転させることができることが分かりました。 例えば、公衆医療記事の再学習は、未学習のLLMにバイオウェポンに関する有害な知識を出力させる可能性を示し、Harry Potter氏の本シリーズに関する一般wiki情報を学習することで、モデルに冗長な暗記テキストを出力させることが可能である。 このアンラーニング・ラーニングパイプラインを形式化し、人気のある3つのアンラーニングベンチマークで攻撃を調査し、我々の研究から得られた今後の方向性とガイドラインについて議論する。 我々の研究は、現在の近似アンラーニング手法が単にモデル出力を抑え、LLMの目標知識をしっかりと忘れないことを示唆している。

関連論文リスト

• Effective LLM Knowledge Learning via Model Generalization [73.16975077770765]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範囲な世界知識を含む膨大なドキュメントに基づいて訓練されている。 自己回帰的な事前学習を通じて知識がどのように獲得されるかは、まだよく理解されていない。 本稿では,LLM知識学習の理解と改善に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T17:56:20Z)
• Soft Token Attacks Cannot Reliably Audit Unlearning in Large Language Models [5.807314706494602]
  ソフトトークン攻撃(STA)は,大規模言語モデル(LLM)から未学習情報を抽出できることを示す。 我々の研究は、より良い評価基準と、未学習の有効性を評価するためのより適切な監査ツールの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T13:22:33Z)
• Towards Robust Evaluation of Unlearning in LLMs via Data Transformations [17.927224387698903]
  大きな言語モデル(LLM)は、通常のNLPベースのユースケースからAIエージェントまで、幅広いアプリケーションで大きな成功を収めている。 近年,マシン・アンラーニング(MUL)分野の研究が活発化している。 主な考え方は、LLMが通常のタスクのパフォーマンス損失に悩まされることなく、特定の情報(例えば、PII)を忘れること(未学習)を強制することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T07:20:36Z)
• Does Unlearning Truly Unlearn? A Black Box Evaluation of LLM Unlearning Methods [1.9799527196428242]
  大規模言語モデルアンラーニングは、LLMが悪意ある目的のために使用するのを防ぐために学んだ有害な情報を除去することを目的としている。 LMUとRMUは、LLMアンラーニングの2つの方法として提案され、アンラーニングベンチマークで印象的な結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T22:31:17Z)
• Extracting Unlearned Information from LLMs with Activation Steering [46.16882599881247]
  トレーニング後のモデルからセンシティブな知識を取り除くソリューションとして、アンラーニングが登場した。 本研究では,未学習モデルからの正確な情報検索手法として,アクティベーションステアリングを提案する。 その結果,未学習モデルからの正確な情報検索が可能であることが示され,現在の未学習手法の深刻な脆弱性が浮き彫りにされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T21:42:56Z)
• Catastrophic Failure of LLM Unlearning via Quantization [36.524827594501495]
  未学習のモデルに量子化を適用することで、「忘れられた」情報を復元できることを示す。 実用性制約のある未学習の手法では、未学習モデルは、意図された忘れられた知識の21%を完全な精度で保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T19:28:37Z)
• A Closer Look at Machine Unlearning for Large Language Models [46.245404272612795]
  大型言語モデル(LLM)は機密または著作権のあるコンテンツを記憶し、プライバシーと法的懸念を高める。 LLMの機械学習におけるいくつかの問題について議論し、可能なアプローチについての洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T16:56:05Z)
• Revisiting Who's Harry Potter: Towards Targeted Unlearning from a Causal Intervention Perspective [32.93858075964824]
  学習対象と学習対象の未学習文書が与えられた場合,学習対象に関する情報のみを学習対象とするLLMの新たなタスクを導入する。 我々は、未学習の成功は、ジベリッシュをアウトプットしない、未学習の目標に関する事実を作らない、脱獄攻撃の事実情報を公開しない、といった基準を満たすべきだと論じている。 このフレームワークはWHPを正当化し拡張し、WHPを特殊なケースとして含む単純な未学習アルゴリズムを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T04:39:24Z)
• UnUnlearning: Unlearning is not sufficient for content regulation in advanced generative AI [50.61495097098296]
  大規模言語モデル(LLM)におけるアンラーニングのパラダイムを再考する。 未学習の概念を導入し、未学習の知識を文脈内で再導入する。 我々は、不寛容な知識に対するコンテンツフィルタリングが不可欠であり、正確な未学習スキームでさえ、効果的なコンテンツ規制には不十分であると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T10:24:35Z)
• Offset Unlearning for Large Language Models [49.851093293780615]
  アンラーニングは、問題のあるトレーニングデータに影響された大規模言語モデルの潜在的な治療法として浮上した。 ブラックボックスLLMのためのオフセットアンラーニングフレームワークである$delta$-unlearningを提案する。 実験によると、$delta$-unlearningは、一般的なアウトオブスコープタスクにおいて、同じような、あるいはより強力なパフォーマンスを維持しながら、ターゲットデータを効果的に解放することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T03:39:51Z)
• Alpaca against Vicuna: Using LLMs to Uncover Memorization of LLMs [61.04246774006429]
  本稿では,攻撃者によるLSMエージェントを用いたブラックボックスプロンプト最適化手法を提案する。 ベースラインプレフィックス・サフィックス測定と比較すると,命令ベースのプロンプトは,トレーニングデータと23.7%のオーバラップで出力を生成する。 以上の結果から,命令調整モデルでは,ベースモデルと同等に事前学習データを公開することが可能であり,他のLSMが提案する命令を用いることで,新たな自動攻撃の道を開くことが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T19:32:01Z)
• Rethinking Machine Unlearning for Large Language Models [85.92660644100582]
  大規模言語モデル(LLM)の領域における機械学習の研究 このイニシアチブは、望ましくないデータの影響(機密情報や違法情報など)と関連するモデル機能を排除することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T20:51:58Z)
• Unlearn What You Want to Forget: Efficient Unlearning for LLMs [92.51670143929056]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いテキストデータを事前学習し記憶することで大きな進歩を遂げた。 このプロセスはプライバシー問題やデータ保護規則違反に悩まされる可能性がある。 データ削除後のモデル全体を再トレーニングすることなく、LLMを効率的に更新できる効率的なアンラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T03:35:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。