論文の概要: Protecting Privacy in Multimodal Large Language Models with MLLMU-Bench

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22108v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 15:07:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:33.921562
• Title: Protecting Privacy in Multimodal Large Language Models with MLLMU-Bench
• Title（参考訳）: MLLMU-Benchを用いたマルチモーダル大言語モデルのプライバシ保護
• Authors: Zheyuan Liu, Guangyao Dou, Mengzhao Jia, Zhaoxuan Tan, Qingkai Zeng, Yongle Yuan, Meng Jiang,
• Abstract要約: マルチモーダル・ラージ・モデル・アンラーニングベンチマーク(MLLMU-Bench)は,マルチモーダル・マシン・アンラーニングの理解を深めるための新しいベンチマークである。 MLLMU-Benchは500の架空のプロファイルと153のプロフィールで構成され、各プロファイルは14以上のカスタマイズされた質問応答ペアで構成され、マルチモーダル(画像+テキスト)とユニモーダル(テキスト)の両方の観点から評価される。 意外なことに、我々の実験では、ユニモーダル・アンラーニングのアルゴリズムは生成タスクやクローズタスクに優れており、マルチモーダル・アンラーニングのアプローチはマルチモーダル入力による分類タスクにおいてより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.73279547506514
• License:
• Abstract: Generative models such as Large Language Models (LLM) and Multimodal Large Language models (MLLMs) trained on massive web corpora can memorize and disclose individuals' confidential and private data, raising legal and ethical concerns. While many previous works have addressed this issue in LLM via machine unlearning, it remains largely unexplored for MLLMs. To tackle this challenge, we introduce Multimodal Large Language Model Unlearning Benchmark (MLLMU-Bench), a novel benchmark aimed at advancing the understanding of multimodal machine unlearning. MLLMU-Bench consists of 500 fictitious profiles and 153 profiles for public celebrities, each profile feature over 14 customized question-answer pairs, evaluated from both multimodal (image+text) and unimodal (text) perspectives. The benchmark is divided into four sets to assess unlearning algorithms in terms of efficacy, generalizability, and model utility. Finally, we provide baseline results using existing generative model unlearning algorithms. Surprisingly, our experiments show that unimodal unlearning algorithms excel in generation and cloze tasks, while multimodal unlearning approaches perform better in classification tasks with multimodal inputs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)やMLLM(Multimodal Large Language Model)のような生成モデルは、大規模なWebコーパスで訓練されたものであり、個人の機密データやプライベートデータを記憶し、公開し、法的および倫理的な懸念を提起することができる。 マシン・アンラーニング(英語版)を通じてLLMでこの問題に対処した以前の多くの研究は、MLLMでは明らかにされていない。 この課題に対処するために,マルチモーダル大規模言語モデルアンラーニングベンチマーク (MLLMU-Bench) を導入する。 MLLMU-Benchは500の架空のプロファイルと153のプロフィールで構成され、各プロファイルは14以上のカスタマイズされた質問応答ペアで構成され、マルチモーダル(画像+テキスト)とユニモーダル(テキスト)の両方の観点から評価される。 ベンチマークは、有効性、一般化可能性、モデルユーティリティの観点から、未学習アルゴリズムを評価するための4つのセットに分けられる。 最後に、既存の生成モデルアンラーニングアルゴリズムを用いてベースライン結果を提供する。 意外なことに、我々の実験では、ユニモーダル・アンラーニング・アルゴリズムは生成タスクとクローゼタスクに優れており、マルチモーダル・アンラーニング・アプローチはマルチモーダル・インプットによる分類タスクにおいてより優れている。

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