論文の概要: Unified Parameter-Efficient Unlearning for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00383v2
• Date: Fri, 18 Apr 2025 06:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-21 15:46:21.28125
• Title: Unified Parameter-Efficient Unlearning for LLMs
• Title（参考訳）: LLMのための一元的パラメータ効率の学習
• Authors: Chenlu Ding, Jiancan Wu, Yancheng Yuan, Jinda Lu, Kai Zhang, Alex Su, Xiang Wang, Xiangnan He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々なタスクに対する高度な理解と推論を可能にする。 これは、モデルが不注意に機密情報や望ましくない情報を保持および拡散する可能性があるため、重要なプライバシーとセキュリティ上の懸念を提起する。 本稿では,非学習タスクを体系的に分類し,影響関数を用いた高精度な調整を行う,新しいインスタンス単位のアンラーニングフレームワークLLMEraserを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.195126838721492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has revolutionized natural language processing, enabling advanced understanding and reasoning capabilities across a variety of tasks. Fine-tuning these models for specific domains, particularly through Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) strategies like LoRA, has become a prevalent practice due to its efficiency. However, this raises significant privacy and security concerns, as models may inadvertently retain and disseminate sensitive or undesirable information. To address these issues, we introduce a novel instance-wise unlearning framework, LLMEraser, which systematically categorizes unlearning tasks and applies precise parameter adjustments using influence functions. Unlike traditional unlearning techniques that are often limited in scope and require extensive retraining, LLMEraser is designed to handle a broad spectrum of unlearning tasks without compromising model performance. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that LLMEraser excels in efficiently managing various unlearning scenarios while maintaining the overall integrity and efficacy of the models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は自然言語処理に革命をもたらし、様々なタスクにおける高度な理解と推論を可能にする。 これらのモデルを特定の領域、特にLoRAのようなパラメータ効率のよい細調整(PEFT)戦略によって微調整することが、その効率性から広く行われている。 しかし、これは重要なプライバシーとセキュリティ上の懸念を生じさせる。 これらの課題に対処するために, LLMEraser という, 学習しないタスクを体系的に分類し, 影響関数を用いて正確なパラメータ調整を行う, 新たなインスタンス単位のアンラーニングフレームワークを導入する。 LLMEraserは、スコープが制限され、広範囲な再訓練を必要とする伝統的なアンラーニング手法とは異なり、モデルのパフォーマンスを損なうことなく、幅広いアンラーニングタスクを扱うように設計されている。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、LLMEraserはモデルの全体的な完全性と有効性を保ちながら、さまざまな未学習シナリオを効率的に管理できることが示されている。

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