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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12103v3
• Date: Sun, 23 Feb 2025 02:54:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:49:54.049534
• 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。 アンラーニングが一般的なモデル能力に顕著な影響を与えていることを示す。 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、未学習ベンチマークの精度が10倍以上に向上する可能性があることを示す。
• 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 impact of unlearning on LLM performance metrics using the WMDP dataset as well as a new biology dataset we create. We show that unlearning has a notable impact on general model capabilities, with the performance degradation being more significant in general for LLMU. We further test the robustness of the two 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. Our methodology serves as an evaluation framework for LLM unlearning methods. The code is available at: https://github.com/JaiDoshi/Knowledge-Erasure.
• 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。 WMDPデータセットと、新たに作成した生物学データセットを用いて、未学習がLLMパフォーマンス指標に与える影響を詳細に研究する。 LLMUでは,非学習が一般モデルの能力に顕著な影響を与え,性能劣化がより顕著であることを示す。 さらに、この2つの手法の堅牢性を検証し、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。 本手法は,LLMアンラーニング手法の評価フレームワークとして機能する。 コードは、https://github.com/JaiDoshi/Knowledge-Erasure.comで入手できる。

関連論文リスト

• S$^2$R: Teaching LLMs to Self-verify and Self-correct via Reinforcement Learning [51.84977135926156]
  S$2$Rはモデルに推論時の自己検証と自己正当性を教えることによってLLM推論を強化する効率的なフレームワークである。 以上の結果から,Qwen2.5-math-7Bの精度は51.0%から81.6%に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T13:40:22Z)
• Catastrophic Failure of LLM Unlearning via Quantization [36.524827594501495]
  未学習のモデルに量子化を適用することで、「忘れられた」情報を復元できることを示す。 実用性制約のある未学習の手法では、未学習モデルは、意図された忘れられた知識の21%を完全な精度で保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T19:28:37Z)
• 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)
• MEOW: MEMOry Supervised LLM Unlearning Via Inverted Facts [29.593170782882563]
  大きな言語モデル(LLM)は機密情報を記憶し、潜在的な誤用に対する懸念を引き起こす。 以前のプラクティスでは、実用性、効率性、堅牢性という3つの大きな課題に直面しています。 勾配降下に基づくアンラーニング手法であるMEOWを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T09:55:48Z)
• LLMs-as-Instructors: Learning from Errors Toward Automating Model Improvement [93.38736019287224]
  LLMs-as-Instructors"フレームワークは、より小さなターゲットモデルのトレーニングを自律的に強化する。 このフレームワークは、"Learning from Errors"理論にインスパイアされ、ターゲットモデル内の特定のエラーを注意深く分析するインストラクターLLMを使用している。 本フレームワークでは,適切なトレーニングデータに対する誤応答のみに焦点を当てた「エラーからの学習」と,比較学習を用いて誤りの深い理解を行う「コントラストによるエラーからの学習」という2つの戦略を実装している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T17:16:04Z)
• Split, Unlearn, Merge: Leveraging Data Attributes for More Effective Unlearning in LLMs [18.629717934007513]
  SPUNGE(SPlit, UNlearn, MerGE)は,任意のアンラーニング手法を用いて有効性を増幅するフレームワークである。 我々はSPUNGEが最近の2つの非学習手法の性能を大幅に向上させることを実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:35:52Z)
• Unlearning with Control: Assessing Real-world Utility for Large Language Model Unlearning [97.2995389188179]
  最近の研究は、勾配上昇(GA)を通した大規模言語モデル(LLM)の未学習にアプローチし始めている。 その単純さと効率性にもかかわらず、我々はGAベースの手法が過剰な未学習の傾向に直面することを示唆している。 過剰な未学習の度合いを制御できるいくつかの制御手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T14:41:00Z)
• Alpaca against Vicuna: Using LLMs to Uncover Memorization of LLMs [61.04246774006429]
  本稿では,攻撃者によるLSMエージェントを用いたブラックボックスプロンプト最適化手法を提案する。 ベースラインプレフィックス・サフィックス測定と比較すると,命令ベースのプロンプトは,トレーニングデータと23.7%のオーバラップで出力を生成する。 以上の結果から,命令調整モデルでは,ベースモデルと同等に事前学習データを公開することが可能であり,他のLSMが提案する命令を用いることで,新たな自動攻撃の道を開くことが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T19:32:01Z)
• Language models are weak learners [71.33837923104808]
  本研究では,プロンプトベースの大規模言語モデルは弱い学習者として効果的に動作可能であることを示す。 これらのモデルをブースティングアプローチに組み込むことで、モデル内の知識を活用して、従来のツリーベースのブースティングよりも優れています。 結果は、プロンプトベースのLLMが、少数の学習者だけでなく、より大きな機械学習パイプラインのコンポーネントとして機能する可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T02:39:19Z)

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。