論文の概要: RESTOR: Knowledge Recovery through Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00204v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 20:36:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:09:59.540941
• Title: RESTOR: Knowledge Recovery through Machine Unlearning
• Title（参考訳）: RESTOR: 機械学習による知識回復
• Authors: Keivan Rezaei, Khyathi Chandu, Soheil Feizi, Yejin Choi, Faeze Brahman, Abhilasha Ravichander,
• Abstract要約: 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。 これらのデータポイントを消去する目的で、多くの機械学習アルゴリズムが提案されている。 本稿では,機械学習アルゴリズムが対象データ消去を行う能力を評価する,機械学習のためのRESTORフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.75834077528305
• License:
• Abstract: Large language models trained on web-scale corpora can memorize undesirable datapoints such as incorrect facts, copyrighted content or sensitive data. Recently, many machine unlearning algorithms have been proposed that aim to `erase' these datapoints from trained models -- that is, revert model behavior to be similar to a model that had never been trained on these datapoints. However, evaluating the success of unlearning algorithms remains an open challenge. In this work, we propose the RESTOR framework for machine unlearning, which evaluates the ability of unlearning algorithms to perform targeted data erasure from models, by evaluating the ability of models to forget the knowledge introduced in these data points, while simultaneously recovering the model's knowledge state had it not encountered these datapoints. RESTOR helps uncover several novel insights about popular unlearning algorithms, and the mechanisms through which they operate -- for instance, identifying that some algorithms merely emphasize forgetting, and that localizing unlearning targets can enhance unlearning performance.
• Abstract（参考訳）: 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、誤った事実、著作権のあるコンテンツ、機密データなどの望ましくないデータポイントを記憶することができる。 最近では、トレーニング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、多くの機械学習アルゴリズムが提案されている。すなわち、モデルの振る舞いを、これらのデータポイントでトレーニングされたことのないモデルにリターンする。しかしながら、未学習アルゴリズムの成功を評価することはオープンな課題である。本研究では、未学習アルゴリズムがモデルからターゲットデータ消去を行う能力を評価するためのRESTORフレームワークを提案し、モデルがこれらのデータポイントで導入された知識を忘れ、同時にモデルの知識状態を回復する能力を評価しながら、これらのデータポイントで導入された知識を忘れる能力を評価する。RESTORは、一般的な未学習アルゴリズムに関するいくつかの新しい洞察と、それらが動作するメカニズムを明らかにするのに役立つ。例えば、いくつかのアルゴリズムは、単に非学習を無視し、ローカルに非学習を向上させることができる。

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