論文の概要: CodeUnlearn: Amortized Zero-Shot Machine Unlearning in Language Models Using Discrete Concept

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10866v1
• Date: Tue, 08 Oct 2024 10:26:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 09:11:07.167382
• Title: CodeUnlearn: Amortized Zero-Shot Machine Unlearning in Language Models Using Discrete Concept
• Title（参考訳）: CodeUnlearn:離散概念を用いた言語モデルにおけるゼロショットマシンの学習
• Authors: YuXuan Wu, Bonaventure F. P. Dossou, Dianbo Liu,
• Abstract要約: コードブック機能とスパースオートエンコーダ(SAEs)を用いた新しいアンラーニング手法を提案する。 ボトルネックを利用して、アクティベーション空間を分解し、情報の流れを規制することにより、モデルの性能を無関係なデータに保ちながら、ターゲットとなる情報を効率的に解き放つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.345828824625758
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) offer extensive knowledge across various domains, but they may inadvertently memorize sensitive, unauthorized, or malicious data, such as personal information in the medical and financial sectors. Machine unlearning methods aim to remove specific information from models after training to address this. However, current approaches require additional model training or struggle to effectively erase particular data points and their associated context due to LLMs' complex, dense, and continuous nature. In this study, we propose a novel amortized unlearning approach using codebook features and Sparse Autoencoders (SAEs). By leveraging a bottleneck to decompose the activation space and regulate information flow, our method efficiently unlearns targeted information while preserving the model's performance on unrelated data. To the best of our knowledge, this is the first work that successfully enables unlearning specific topics with contextual relevance in an LLM, marking a significant step towards real-world applications of machine unlearning.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、様々なドメインに広範な知識を提供するが、医療や金融の分野における個人情報などの機密性、不正、悪意のあるデータを不注意に記憶することがある。 機械学習手法は、学習後にモデルから特定の情報を取り除くことを目的としている。 しかしながら、現在のアプローチでは、LLMの複雑で密度が高く連続的な性質のため、特定のデータポイントとその関連するコンテキストを効果的に消去するために、追加のモデルトレーニングや苦労が必要となる。 本研究では,コードブック機能とスパースオートエンコーダ(SAE)を用いた新しいアンラーニング手法を提案する。 ボトルネックを利用して、アクティベーション空間を分解し、情報の流れを規制することにより、モデルの性能を無関係なデータに保ちながら、ターゲットとなる情報を効率的に解き放つ。 私たちの知る限りでは、LLMにおける文脈関連性のある特定のトピックの学習を成功させる最初の成果であり、機械学習の現実的な応用に向けた重要な一歩である。

関連論文リスト

• RESTOR: Knowledge Recovery through Machine Unlearning [71.75834077528305]
  Webスケールコーパスでトレーニングされた大規模な言語モデルは、望ましくないデータポイントを記憶することができる。 訓練されたモデルからこれらのデータポイントを「消去」することを目的とした、多くの機械学習手法が提案されている。 以下に示す次元に基づいて,機械学習のためのRESTORフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T20:54:35Z)
• 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)
• Learn while Unlearn: An Iterative Unlearning Framework for Generative Language Models [49.043599241803825]
  Iterative Contrastive Unlearning (ICU)フレームワークは3つのコアコンポーネントで構成されている。 知識未学習誘導モジュールは、未学習の損失を通じて特定の知識を除去する。 Contrastive Learning Enhancementモジュールは、純粋な未学習の目標に対してモデルの表現力を維持する。 また、特定のデータ片の未学習範囲を動的に評価し、反復的な更新を行う反復未学習リファインメントモジュールも用意されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T07:09:35Z)
• The Frontier of Data Erasure: Machine Unlearning for Large Language Models [56.26002631481726]
  大規模言語モデル(LLM)はAIの進歩の基礎となっている。 LLMは機密情報、偏見情報、著作権情報を記憶し、広めることによってリスクを生じさせる。 機械学習は、これらの懸念を軽減するための最先端のソリューションとして現れます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T09:26:15Z)
• 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)
• Unlearnable Algorithms for In-context Learning [36.895152458323764]
  本稿では,事前訓練された大規模言語モデルのタスク適応フェーズに対する効率的なアンラーニング手法に着目した。 タスク適応のための文脈内学習を行うLLMの能力は、タスク適応トレーニングデータの効率的なアンラーニングを可能にする。 本稿では,様々な推論コストを考慮に入れた非学習コストの包括的尺度を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T16:43:04Z)
• TOFU: A Task of Fictitious Unlearning for LLMs [99.92305790945507]
  Webからの大量のコーパスに基づいてトレーニングされた大規模な言語モデルは、法的および倫理的懸念を提起する機密データやプライベートデータを再現することができる。 トレーニングデータに存在する情報を忘れるためにモデルをチューニングするアンラーニングは、トレーニング後のプライベートデータを保護する手段を提供する。 未学習の理解を深めるためのベンチマークであるTOFUを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:12Z)
• 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。