論文の概要: Does Unlearning Truly Unlearn? A Black Box Evaluation of LLM Unlearning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12103v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 22:31:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:07.175613
• Title: Does Unlearning Truly Unlearn? A Black Box Evaluation of LLM Unlearning Methods
• Title（参考訳）: 非学習は真に未学習か? LLMアンラーニング手法のブラックボックス評価
• Authors: Jai Doshi, Asa Cooper Stickland,
• Abstract要約: 大規模言語モデルアンラーニングは、LLMが悪意ある目的のために使用するのを防ぐために学んだ有害な情報を除去することを目的としている。 LMUとRMUは、LLMアンラーニングの2つの方法として提案され、アンラーニングベンチマークで印象的な結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9799527196428242
• License:
• Abstract: Large language model unlearning aims to remove harmful information that LLMs have learnt to prevent their use for malicious purposes. LLMU and RMU have been proposed as two methods for LLM unlearning, achieving impressive results on unlearning benchmarks. We study in detail the efficacy of these methods by evaluating their impact on general model capabilities on the WMDP benchmark as well as a biology benchmark we create. Our experiments show that RMU generally leads to better preservation of model capabilities, for similar or better unlearning. We further test the robustness of these methods and find that doing 5-shot prompting or rephrasing the question in simple ways can lead to an over ten-fold increase in accuracy on unlearning benchmarks. Finally, we show that training on unrelated data can almost completely recover pre-unlearning performance, demonstrating that these methods fail at truly unlearning. The code is available at $\href{https://github.com/JaiDoshi/Knowledge-Erasure}{this\, https\, URL}$.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルアンラーニングは、LLMが悪意ある目的のために使用するのを防ぐために学んだ有害な情報を除去することを目的としている。 LLMUとRMUは、LLMアンラーニングの2つの方法として提案され、アンラーニングベンチマークで印象的な結果を得た。 我々は,これらの手法の有効性について,WMDPベンチマークにおける一般モデル能力への影響と,我々が作成した生物学的ベンチマークを用いて詳細に検討した。 実験の結果,RMUはモデル能力の保存性の向上につながることが明らかとなった。 これらの手法のロバスト性をさらに検証し、簡単な方法で5ショットのプロンプトやリフレーズを行うことで、アンラーニングベンチマークの精度が10倍以上に向上することを発見した。 最後に、関係のないデータに対するトレーニングが、学習前のパフォーマンスをほぼ完全に回復できることを示し、これらの手法が真に未学習で失敗することを実証する。 コードは$\href{https://github.com/JaiDoshi/Knowledge-Erasure}{this\, https\, URL}$で入手できる。

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