論文の概要: CE-U: Cross Entropy Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01224v4
• Date: Sat, 15 Mar 2025 01:40:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:56:50.656883
• Title: CE-U: Cross Entropy Unlearning
• Title（参考訳）: CE-U:クロスエントロピーアンラーニング
• Authors: Bo Yang,
• Abstract要約: 本研究では, CE-U (Cross Entropy Unlearning) を提案する。 標準的なクロスエントロピー学習とアンラーニングをひとつのフレームワークに統合します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.12935843184402
• License:
• Abstract: Large language models memorize sensitive data from their pretraining corpora. In this work, we propose CE-U (Cross Entropy Unlearning), a loss function for unlearning. CE-U addresses fundamental limitations of gradient ascent approaches that suffer from vanishing gradients when model confidence is high and exploding gradients when confidence is low. We also unify standard cross entropy learning and unlearning into a single framework. On the TOFU benchmark for unlearning, CE-U achieves state-of-the-art results on LLaMA2-7B models without using an extra oracle model or additional positive samples. Our analysis reveals that the problematic gradient ascent component also exists in reinforcement learning algorithms like DPO and GRPO. This suggests that applying CE-U approach to reinforcement learning could be promising to improve stability and convergence.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、事前学習コーパスからのセンシティブなデータを記憶する。 本研究では,CE-U(Cross Entropy Unlearning)を提案する。 CE-Uは、モデル信頼度が高いときの勾配の消失と信頼度が低いときの勾配の爆発に苦しむ勾配上昇アプローチの基本的な制限に対処する。 また、標準的なクロスエントロピー学習とアンラーニングを単一のフレームワークに統合します。 アンラーニングのためのTOFUベンチマークでは、CE-Uは、余分なオラクルモデルや追加の陽性サンプルを使わずに、LLaMA2-7Bモデルの最先端の結果を達成する。 解析の結果,DPOやGRPOといった強化学習アルゴリズムにも問題のある勾配上昇成分が存在することが明らかとなった。 このことは、CE-Uアプローチを強化学習に適用することで、安定性と収束性を向上させることが期待できることを示唆している。

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