論文の概要: Erasing Conceptual Knowledge from Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02760v3
• Date: Mon, 21 Jul 2025 21:03:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 15:16:09.958086
• Title: Erasing Conceptual Knowledge from Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルから概念知識を消去する
• Authors: Rohit Gandikota, Sheridan Feucht, Samuel Marks, David Bau,
• Abstract要約: 概念レベルのアンラーニングに対する原則的アプローチである言語記憶の消去(ELM)を導入する。 ELMは、モデル自身の内省的分類能力によって定義される分布を一致させることで機能する。 ELMのバイオセキュリティ、サイバーセキュリティ、および文学ドメイン消去タスクに対する効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.63143961814566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce Erasure of Language Memory (ELM), a principled approach to concept-level unlearning that operates by matching distributions defined by the model's own introspective classification capabilities. Our key insight is that effective unlearning should leverage the model's ability to evaluate its own knowledge, using the language model itself as a classifier to identify and reduce the likelihood of generating content related to undesired concepts. ELM applies this framework to create targeted low-rank updates that reduce generation probabilities for concept-specific content while preserving the model's broader capabilities. We demonstrate ELM's efficacy on biosecurity, cybersecurity, and literary domain erasure tasks. Comparative evaluation reveals that ELM-modified models achieve near-random performance on assessments targeting erased concepts, while simultaneously preserving generation coherence, maintaining benchmark performance on unrelated tasks, and exhibiting strong robustness to adversarial attacks. Our code, data, and trained models are available at https://elm.baulab.info
• Abstract（参考訳）: 本研究では,概念レベルのアンラーニングに対する原則的アプローチである言語記憶の消去(ELM)を導入する。 我々の重要な洞察は、効果的なアンラーニングは、言語モデル自体を分類器として使用して、望ましくない概念に関連するコンテンツを識別し、減らすことによって、モデルが自身の知識を評価する能力を活用すべきであるということです。 ELMはこのフレームワークを適用して、モデルの拡張能力を保ちながら、コンセプト固有のコンテンツの生成確率を減少させる、ターゲットとなる低ランクな更新を生成する。 ELMのバイオセキュリティ、サイバーセキュリティ、および文学ドメイン消去タスクに対する効果を実証する。 比較評価の結果,ELM修飾モデルでは,消去された概念を対象とする評価において,生成コヒーレンスを同時に保ち,無関係なタスクのベンチマーク性能を維持し,敵攻撃に対して強い強靭性を示す。 私たちのコード、データ、トレーニングされたモデルはhttps://elm.baulab.infoで利用可能です。

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