論文の概要: Rethinking LLM Unlearning Objectives: A Gradient Perspective and Go Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19301v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 16:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:56:54.392826
• Title: Rethinking LLM Unlearning Objectives: A Gradient Perspective and Go Beyond
• Title（参考訳）: LLMのアンラーニング目的を再考する: グラディエントな視点と先へ
• Authors: Qizhou Wang, Jin Peng Zhou, Zhanke Zhou, Saebyeol Shin, Bo Han, Kilian Q. Weinberger,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、著作権やプライバシー侵害などの潜在的なリスクを特定するために厳格な監査を受けなければならない。 本稿では,学習対象がモデル性能に与える影響を定量化する勾配効果(G効果)のツールキットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.39558417665764
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) should undergo rigorous audits to identify potential risks, such as copyright and privacy infringements. Once these risks emerge, timely updates are crucial to remove undesirable responses, ensuring legal and safe model usage. It has spurred recent research into LLM unlearning, focusing on erasing targeted undesirable knowledge without compromising the integrity of other, non-targeted responses. Existing studies have introduced various unlearning objectives to pursue LLM unlearning without necessitating complete retraining. However, each of these objectives has unique properties, and no unified framework is currently available to comprehend them thoroughly. To fill the gap, we propose a toolkit of the gradient effect (G-effect), quantifying the impacts of unlearning objectives on model performance from a gradient perspective. A notable advantage is its broad ability to detail the unlearning impacts from various aspects across instances, updating steps, and LLM layers. Accordingly, the G-effect offers new insights into identifying drawbacks of existing unlearning objectives, further motivating us to explore a series of new solutions for their mitigation and improvements. Finally, we outline promising directions that merit further studies, aiming at contributing to the community to advance this important field.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、著作権やプライバシー侵害などの潜在的なリスクを特定するために厳格な監査を受けなければならない。 これらのリスクが出現すると、タイムリーなアップデートは、望ましくない応答を取り除き、合法的で安全なモデルの使用を保証するために不可欠である。 LLMアンラーニングに関する最近の研究を刺激し、他の非ターゲットの反応の完全性を損なうことなく、目的とする望ましくない知識を消去することに焦点を当てた。 既存の研究は、完全な再学習を必要とせず、LLMアンラーニングを追求するための様々な未学習目標を導入している。 しかし、それぞれの目的には固有の性質があり、それらを完全に理解するための統一されたフレームワークは今のところ存在しない。 このギャップを埋めるために、勾配の視点から学習対象がモデル性能に与える影響を定量化する勾配効果のツールキット(G効果)を提案する。 注目すべきメリットは、インスタンス間のさまざまな側面から、未学習の影響を詳細に説明し、ステップを更新し、LLMレイヤを更新する、という点だ。 従って、Gエフェクトは、既存の未学習目標の欠点を識別する新たな洞察を与え、その緩和と改善のための一連の新しいソリューションを探求する動機を与えてくれます。 最後に、この重要な分野を前進させるために、コミュニティに貢献することを目的として、さらなる研究に貢献する有望な方向性を概説する。

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