論文の概要: Provable unlearning in topic modeling and downstream tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12600v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 15:01:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 12:32:54.235912
• Title: Provable unlearning in topic modeling and downstream tasks
• Title（参考訳）: トピックモデリングと下流タスクにおける確率的アンラーニング
• Authors: Stanley Wei, Sadhika Malladi, Sanjeev Arora, Amartya Sanyal,
• Abstract要約: アンラーニングの保証は、しばしば教師付き学習設定に限られる。 我々は、事前学習と微調整のパラダイムにおいて、初となるアンラーニングの理論的保証を提供する。 我々は、特定のタスクに微調整されたモデルから事前学習データを容易に解放できることを示し、ベースモデルを変更することなく、このデータを解放できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.571324268874264
• License:
• Abstract: Machine unlearning algorithms are increasingly important as legal concerns arise around the provenance of training data, but verifying the success of unlearning is often difficult. Provable guarantees for unlearning are often limited to supervised learning settings. In this paper, we provide the first theoretical guarantees for unlearning in the pre-training and fine-tuning paradigm by studying topic models, simple bag-of-words language models that can be adapted to solve downstream tasks like retrieval and classification. First, we design a provably effective unlearning algorithm for topic models that incurs a computational overhead independent of the size of the original dataset. Our analysis additionally quantifies the deletion capacity of the model -- i.e., the number of examples that can be unlearned without incurring a significant cost in model performance. Finally, we formally extend our analyses to account for adaptation to a given downstream task. In particular, we design an efficient algorithm to perform unlearning after fine-tuning the topic model via a linear head. Notably, we show that it is easier to unlearn pre-training data from models that have been fine-tuned to a particular task, and one can unlearn this data without modifying the base model.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは、トレーニングデータの証明に関する法的懸念が生じるにつれてますます重要になるが、未学習の成功を検証することはしばしば困難である。 アンラーニングの保証は、しばしば教師付き学習設定に限られる。 本稿では、トピックモデル、検索や分類といった下流タスクに適応可能な単純な単語のバグ・オブ・ワード言語モデルを研究することで、事前学習および微調整のパラダイムにおける未学習に関する最初の理論的保証を提供する。 まず、元のデータセットのサイズによらず計算オーバーヘッドを発生させるトピックモデルのための、実証可能な効果的な未学習アルゴリズムを設計する。 我々の分析は、モデルの削除能力、すなわちモデル性能にかなりのコストを要さずに、未学習のサンプルの数をさらに定量化します。 最後に、与えられた下流タスクへの適応を考慮した分析を正式に拡張する。 特に、線形ヘッドを介してトピックモデルを微調整した後、非学習を行う効率的なアルゴリズムを設計する。 特に,特定のタスクに微調整されたモデルから事前学習したデータを解き放つことは容易であり,ベースモデルを変更することなくそのデータを解き放つことができることを示す。

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