論文の概要: On Effects of Steering Latent Representation for Large Language Model Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06223v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 15:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 13:03:23.754701
• Title: On Effects of Steering Latent Representation for Large Language Model Unlearning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルアンラーニングにおけるステアリング潜在表現の効果について
• Authors: Dang Huu-Tien, Trung-Tin Pham, Hoang Thanh-Tung, Naoya Inoue,
• Abstract要約: Representation Misdirection for Unlearning (RMU)は、大規模言語モデル(LLM)の学習に有効な方法である。 中間層での表現を忘れることによってトークンの信頼性が低下し,LSMが間違った応答やナンセンスな応答を発生させることを示す。 我々は、ほとんどのレイヤで非学習を効果的にする、シンプルで効果的な代替手法であるAdaptive RMUを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.058064008234271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representation Misdirection for Unlearning (RMU), which steers model representation in the intermediate layer to a target random representation, is an effective method for large language model (LLM) unlearning. Despite its high performance, the underlying cause and explanation remain underexplored. In this paper, we first theoretically demonstrate that steering forget representations in the intermediate layer reduces token confidence, causing LLMs to generate wrong or nonsense responses. Second, we investigate how the coefficient influences the alignment of forget-sample representations with the random direction and hint at the optimal coefficient values for effective unlearning across different network layers. Third, we show that RMU unlearned models are robust against adversarial jailbreak attacks. Last, our empirical analysis shows that RMU is less effective when applied to the middle and later layers in LLMs. To resolve this drawback, we propose Adaptive RMU -- a simple yet effective alternative method that makes unlearning effective with most layers. Extensive experiments demonstrate that Adaptive RMU significantly improves the unlearning performance compared to prior art while incurring no additional computational cost.
• Abstract（参考訳）: Representation Misdirection for Unlearning (RMU)は、中間層におけるモデル表現を対象のランダム表現に操り、大規模言語モデル(LLM)アンラーニングに有効な方法である。 高い性能にもかかわらず、根底にある原因と説明は未解明のままである。 本稿では,まず,中間層における表現を忘れることによってトークンの信頼度が低下し,LCMが間違った応答やナンセンスな応答を生じさせることを理論的に実証する。 第二に、この係数がランダムな方向の誤りサンプル表現のアライメントにどのように影響するかを調査し、異なるネットワーク層をまたがる効果的なアンラーニングのための最適係数値を示唆する。 第3に、RMU未学習モデルは敵の脱獄攻撃に対して堅牢であることを示す。 最後に,LLMの中間層および後層に適用した場合,RMUは効果が低いことを示す実験的検討を行った。 この欠点を解決するために、ほとんどのレイヤで非学習を効果的にする、シンプルで効果的な代替手法であるAdaptive RMUを提案する。 大規模な実験により、Adaptive RMUは未学習のパフォーマンスを先行技術に比べて大幅に向上する一方で、追加の計算コストは発生しないことが示された。

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