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。

関連論文リスト

• Data Shapley in One Training Run [88.59484417202454]
  Data Shapleyは、機械学習コンテキストにおけるデータのコントリビューションに寄与するための、原則化されたフレームワークを提供する。 既存のアプローチでは、計算集約的な異なるデータサブセット上の再学習モデルが必要である。 本稿では、対象とするデータモデルに対するスケーラブルなデータ属性を提供することにより、これらの制限に対処するIn-Run Data Shapleyを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T17:09:24Z)
• An Information Theoretic Approach to Machine Unlearning [45.600917449314444]
  学びの鍵となる課題は、モデルのパフォーマンスを保ちながら、必要なデータをタイムリーに忘れることである。 この研究では、ゼロショットのアンラーニングシナリオに対処し、未学習のアルゴリズムは、トレーニングされたモデルと忘れられるデータだけが与えられたデータを削除できなければならない。 モデルの幾何に基づいて、単純だが原則化されたゼロショットアンラーニング法を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T13:33:30Z)
• Unlearnable Algorithms for In-context Learning [36.895152458323764]
  本稿では,事前訓練された大規模言語モデルのタスク適応フェーズに対する効率的なアンラーニング手法に着目した。 タスク適応のための文脈内学習を行うLLMの能力は、タスク適応トレーニングデータの効率的なアンラーニングを可能にする。 本稿では,様々な推論コストを考慮に入れた非学習コストの包括的尺度を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T16:43:04Z)
• Learn to Unlearn for Deep Neural Networks: Minimizing Unlearning Interference with Gradient Projection [56.292071534857946]
  最近のデータプライバシ法は、機械学習への関心を喚起している。 課題は、残りのデータセットに関する知識を変更することなく、忘れたデータに関する情報を捨てることである。 我々は、プロジェクテッド・グラディエント・アンラーニング(PGU)という、プロジェクテッド・グラディエント・ベースの学習手法を採用する。 トレーニングデータセットがもはやアクセスできない場合でも、スクラッチからスクラッチで再トレーニングされたモデルと同じような振る舞いをするモデルを、我々のアンラーニング手法が生成できることを実証するための実証的な証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T07:17:24Z)
• Zero-shot Retrieval: Augmenting Pre-trained Models with Search Engines [83.65380507372483]
  大規模で事前訓練されたモデルは、問題を解決するのに必要なタスク固有のデータの量を劇的に削減するが、多くの場合、ドメイン固有のニュアンスを箱から取り出すのに失敗する。 本稿では,NLPとマルチモーダル学習の最近の進歩を活用して,検索エンジン検索による事前学習モデルを強化する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T05:33:28Z)
• In-Context Unlearning: Language Models as Few Shot Unlearners [27.962361828354716]
  我々は,Large Language Models (LLMs) のための新しいアンラーニング手法を提案する。 このメソッドは、モデルパラメータを更新することなく、コンテキスト内で特定の種類の入力を提供することで、モデルからインスタンスを解放する。 実験の結果、文脈内アンラーニングは、モデルパラメータへのアクセスを必要とする他の最先端の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T15:19:31Z)
• Dataless Knowledge Fusion by Merging Weights of Language Models [51.8162883997512]
  微調整された事前学習言語モデルは、下流のNLPモデルを構築するための主要なパラダイムとなっている。 これは、より優れた単一モデルを生み出すために、個々のモデル間で知識を融合させる障壁を生み出します。 パラメータ空間のモデルをマージするデータレス知識融合法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T20:46:43Z)
• Self-Distillation for Further Pre-training of Transformers [83.84227016847096]
  我々は、さらなる事前学習段階の正則化として自己蒸留を提案する。 画像およびテキスト分類タスクのための様々なベンチマークデータセットにおける自己蒸留の有効性を実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T02:25:12Z)
• On the Necessity of Auditable Algorithmic Definitions for Machine Unlearning [13.149070833843133]
  機械学習、すなわち、トレーニングデータのいくつかを忘れるモデルを持つことは、プライバシー法が忘れられる権利の変種を促進するにつれ、ますます重要になっている。 まず、ほぼ未学習のモデルが正確に訓練されたモデルに近いことを証明しようとする、近似的未学習の定義は、異なるデータセットを用いて同じモデルを得ることができるため、正しくないことを示す。 そして、正確なアンラーニングアプローチに目を向け、アンラーニングのクレームの検証方法を尋ねます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T16:16:56Z)
• Machine Unlearning of Features and Labels [72.81914952849334]
  機械学習モデルにおけるアンラーニングとラベルのファーストシナリオを提案する。 提案手法は,影響関数の概念に基づいて,モデルパラメータのクローズドフォーム更新によるアンラーニングを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T04:42:24Z)

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。