論文の概要: ReLearn: Unlearning via Learning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11190v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 16:31:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:30.216271
• Title: ReLearn: Unlearning via Learning for Large Language Models
• Title（参考訳）: ReLearn: 大規模言語モデルの学習を通じて学ぶ
• Authors: Haoming Xu, Ningyuan Zhao, Liming Yang, Sendong Zhao, Shumin Deng, Mengru Wang, Bryan Hooi, Nay Oo, Huajun Chen, Ningyu Zhang,
• Abstract要約: 本研究では、効果的なアンラーニングのためのデータ拡張および微調整パイプラインであるReLearnを提案する。 このフレームワークでは、知識レベルの保存を測定するために、知識獲得率(KFR)と知識保持率(KRR)を導入している。 実験の結果,ReLearnは高品質な出力を保ちながら,目標とするリセットを実現することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.2802606302194
• License:
• Abstract: Current unlearning methods for large language models usually rely on reverse optimization to reduce target token probabilities. However, this paradigm disrupts the subsequent tokens prediction, degrading model performance and linguistic coherence. Moreover, existing evaluation metrics overemphasize contextual forgetting while inadequately assessing response fluency and relevance. To address these challenges, we propose ReLearn, a data augmentation and fine-tuning pipeline for effective unlearning, along with a comprehensive evaluation framework. This framework introduces Knowledge Forgetting Rate (KFR) and Knowledge Retention Rate (KRR) to measure knowledge-level preservation, and Linguistic Score (LS) to evaluate generation quality. Our experiments show that ReLearn successfully achieves targeted forgetting while preserving high-quality output. Through mechanistic analysis, we further demonstrate how reverse optimization disrupts coherent text generation, while ReLearn preserves this essential capability. Code is available at https://github.com/zjunlp/unlearn.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの現在の未学習手法は、通常、ターゲットトークン確率を減らすために逆最適化に依存している。 しかし、このパラダイムはその後のトークン予測、モデル性能の劣化、言語的一貫性を損なう。 さらに、既存の評価指標は、応答の頻度と関連性を不十分に評価しながら、文脈的忘れを過度に強調する。 これらの課題に対処するために、データ拡張および効果的なアンラーニングのための微調整パイプラインであるReLearnと、包括的な評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、知識レベルの保存を測定するための知識獲得率(KFR)と知識保持率(KRR)、生成品質を評価するための言語スコア(LS)を導入している。 実験の結果,ReLearnは高品質な出力を保ちながら,目標とするリセットを実現することができた。 メカニスティック解析により、逆最適化がコヒーレントテキスト生成を阻害する一方で、ReLearnはこの本質的な能力を保っていることを示す。 コードはhttps://github.com/zjunlp/unlearn.comで入手できる。

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