論文の概要: Dissecting Fine-Tuning Unlearning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06606v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 09:23:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 04:49:21.905957
• Title: Dissecting Fine-Tuning Unlearning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける微調整アンラーニングの解法
• Authors: Yihuai Hong, Yuelin Zou, Lijie Hu, Ziqian Zeng, Di Wang, Haiqin Yang,
• Abstract要約: 微調整に基づく未学習法は、大規模言語モデルにおいて有害で機密性の高い、あるいは著作権のある情報を防ぐために一般的である。 しかし、これらの手法の真の有効性は明らかでない。 本研究では,アクティベーションパッチやリカバリ実験を通じて,微調整に基づくアンラーニングの限界を掘り下げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.749301272512222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fine-tuning-based unlearning methods prevail for preventing targeted harmful, sensitive, or copyrighted information within large language models while preserving overall capabilities. However, the true effectiveness of these methods is unclear. In this work, we delve into the limitations of fine-tuning-based unlearning through activation patching and parameter restoration experiments. Our findings reveal that these methods alter the model's knowledge retrieval process, providing further evidence that they do not genuinely erase the problematic knowledge embedded in the model parameters. Instead, the coefficients generated by the MLP components in the model's final layer are the primary contributors to these seemingly positive unlearning effects, playing a crucial role in controlling the model's behaviors. Furthermore, behavioral tests demonstrate that this unlearning mechanism inevitably impacts the global behavior of the models, affecting unrelated knowledge or capabilities. The code is released at https://github.com/yihuaihong/Dissecting-FT-Unlearning.
• Abstract（参考訳）: 微調整に基づくアンラーニング手法は、全体的な能力を保ちながら、大きな言語モデル内で標的となる有害、機密、または著作権情報を防ぐのに有効である。 しかし、これらの手法の真の有効性は明らかでない。 本研究では、アクティベーションパッチやパラメータ復元実験を通じて、微調整に基づく未学習の限界を掘り下げる。 以上の結果から,これらの手法がモデルの知識検索プロセスを変化させることが明らかとなり,モデルパラメータに埋め込まれた問題知識を真に消去することができないことが示唆された。 その代わり、モデルの最終層のMLPコンポーネントによって生成される係数は、一見正の未学習効果に対する主要な貢献者であり、モデルの振る舞いを制御する上で重要な役割を果たす。 さらに、振る舞いテストは、この非学習メカニズムがモデルのグローバルな振る舞いに必然的に影響を与え、無関係な知識や能力に影響を与えることを示した。 コードはhttps://github.com/yihuaihong/Dissecting-FT-Unlearningで公開されている。

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