論文の概要: Unlearning Isn't Deletion: Investigating Reversibility of Machine Unlearning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16831v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 07:26:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.374903
• Title: Unlearning Isn't Deletion: Investigating Reversibility of Machine Unlearning in LLMs
• Title（参考訳）: 機械学習は削除されない:LLMにおける機械学習の可逆性を探る
• Authors: Xiaoyu Xu, Xiang Yue, Yang Liu, Qingqing Ye, Huadi Zheng, Peizhao Hu, Minxin Du, Haibo Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)におけるアンラーニングは、指定されたデータを削除することを目的としているが、その効果は通常、正確性や複雑度のようなタスクレベルのメトリクスで評価される。 最小限の微調整によって元の動作が容易に復元される間、モデルは忘れることができることを実証する。 この表現可能性の現象は、情報は単に抑圧されているだけであり、真に消去されていないことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.837810490068556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlearning in large language models (LLMs) aims to remove specified data, but its efficacy is typically assessed with task-level metrics like accuracy and perplexity. We demonstrate that these metrics are often misleading, as models can appear to forget while their original behavior is easily restored through minimal fine-tuning. This phenomenon of \emph{reversibility} suggests that information is merely suppressed, not genuinely erased. To address this critical evaluation gap, we introduce a \emph{representation-level analysis framework}. Our toolkit comprises PCA-based similarity and shift, centered kernel alignment (CKA), and Fisher information, complemented by a summary metric, the mean PCA distance, to measure representational drift. Applying this framework across six unlearning methods, three data domains, and two LLMs, we identify four distinct forgetting regimes based on their \emph{reversibility} and \emph{catastrophicity}. Our analysis reveals that achieving the ideal state--irreversible, non-catastrophic forgetting--is exceptionally challenging. By probing the limits of unlearning, we identify a case of seemingly irreversible, targeted forgetting, offering new insights for designing more robust erasure algorithms. Our findings expose a fundamental gap in current evaluation practices and establish a representation-level foundation for trustworthy unlearning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)におけるアンラーニングは、指定されたデータを削除することを目的としているが、その効果は通常、正確性や複雑度のようなタスクレベルのメトリクスで評価される。 モデルの振る舞いが最小限の微調整によって容易に復元される一方で、モデルが忘れているように見えるため、これらの指標がしばしば誤解を招くことを実証する。 この「emph{reversibility}」という現象は、情報は単に抑圧されているだけであり、真に消去されていないことを示唆している。 この批判的評価ギャップに対処するため,我々は,emph{representation-level analysis framework}を導入する。 提案ツールキットは,PCAに基づく類似性とシフト,中心核アライメント(CKA),およびPCA距離の平均値である要約距離で補完されるフィッシャー情報から,表現的ドリフトを測定する。 この枠組みを6つの未学習手法、3つのデータドメイン、2つのLSMに適用し、それらの「emph{reversibility}」と「emph{catastrophicity}」に基づいて4つの異なる忘れる体制を同定する。 我々の分析によると、理想的な状態(不可逆的、非破滅的)を達成することは、非常に難しい。 未学習の限界を探索することで、より堅牢な消去アルゴリズムを設計するための新たな洞察を提供する、一見不可逆的で、ターゲットとなる忘れの事例を特定します。 本研究は,現在の評価実践における根本的なギャップを明らかにし,信頼に値するアンラーニングのための表現レベル基盤を確立した。

関連論文リスト

• Leak@$k$: Unlearning Does Not Make LLMs Forget Under Probabilistic Decoding [18.830386174815583]
  我々は,既存の未学習手法のほとんどすべてが,実際には真の忘れを達成できないことを示す。 textttleak@$k$は、忘れられた知識が再び現れる可能性を定量化する新しいメタ評価指標である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-07T02:30:05Z)
• REMIND: Input Loss Landscapes Reveal Residual Memorization in Post-Unlearning LLMs [0.1784233255402269]
  機械学習は、モデルから特定のトレーニングデータの影響を、完全な再トレーニングを必要とせずに取り除くことを目的としている。 未学習データの微妙な残差を検出するための新しい評価手法であるREMINDを提案する。 未学習のデータは、より平坦で、より急なロスランドスケープをもたらす一方、保持または関連のないデータは、より鋭く、より揮発性のあるパターンを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-06T09:58:19Z)
• Reference-Specific Unlearning Metrics Can Hide the Truth: A Reality Check [60.77691669644931]
  本研究では,非学習モデルと参照モデル間の分布類似度を測定する新しい尺度であるFADE(Functional Alignment for Distributional Equivalence)を提案する。 FADEは出力分布全体の機能的アライメントをキャプチャし、真の未学習の原則的評価を提供する。 これらの知見は、現在の評価実践における根本的なギャップを明らかにし、FADEが真に効果的な未学習手法を開発し評価するための、より堅牢な基盤を提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-14T20:50:30Z)
• LLM Unlearning on Noisy Forget Sets: A Study of Incomplete, Rewritten, and Watermarked Data [69.5099112089508]
  大規模言語モデル(LLM)は、顕著な生成能力を示すが、機密データを記憶することで倫理的およびセキュリティ上の懸念を引き起こす。 この研究は、ノイズのある忘れセットと呼ばれる、摂動的または低忠実な忘れデータの下での未学習に関する最初の研究を提示する。 コアセマンティック信号が保存されている場合、未学習は摂動に対して驚くほど堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T05:10:49Z)
• LLM Unlearning Under the Microscope: A Full-Stack View on Methods and Metrics [10.638045151201084]
  本稿では,近年のステートフル・アンラーニング法12の原則的分類について述べる。 未学習効果(UE)、実用性維持(UT)、堅牢性(Rob)の評価を再考する。 分析の結果,Multiple-choice question (MCQ) の精度に支配される現在の評価は,狭い視点しか示さないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-08T23:47:05Z)
• Unlearning Isn't Invisible: Detecting Unlearning Traces in LLMs from Model Outputs [19.08691637612329]
  大規模言語モデル(LLM)のための機械学習(MU)は、特定の望ましくないデータや知識を訓練されたモデルから取り除こうとする。 未学習のトレース検出という新たな脆弱性を特定します。 すべてのモデルサイズにわたる未学習トレースの検出において, 誤り関連プロンプトが90%以上の精度で可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T21:03:51Z)
• Factual Self-Awareness in Language Models: Representation, Robustness, and Scaling [56.26834106704781]
  大規模言語モデル(LLM)のユビキタス展開における主要な関心事の一つは、生成されたコンテンツの事実的誤りである。 我々は, LLMの内部コンパスの存在を裏付ける証拠を提供し, 生成時の事実的リコールの正しさを規定する。 モデルサイズにわたる実験のスケールとトレーニングのダイナミクスは、トレーニング中に自己認識が急速に出現し、中間層でピークとなることを浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T16:24:02Z)
• UniErase: Unlearning Token as a Universal Erasure Primitive for Language Models [54.75551043657238]
  学習可能なパラメトリック接尾辞(アンラーニングトークン)を用いて、ターゲットとなる忘れ行動に向けて言語モデルを操る新しいアンラーニングパラダイムであるUniEraseを紹介する。 UniEraseは、実世界の知識設定の下で、バッチ、シーケンシャル、そして正確なアンラーニングで、最先端のSOTA(State-of-the-art)パフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T15:53:28Z)
• S$^2$R: Teaching LLMs to Self-verify and Self-correct via Reinforcement Learning [51.84977135926156]
  S$2$Rはモデルに推論時の自己検証と自己正当性を教えることによってLLM推論を強化する効率的なフレームワークである。 以上の結果から,Qwen2.5-math-7Bの精度は51.0%から81.6%に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T13:40:22Z)
• Does Unlearning Truly Unlearn? A Black Box Evaluation of LLM Unlearning Methods [1.9799527196428242]
  大規模言語モデルアンラーニングは、LLMが悪意ある目的のために使用するのを防ぐために学んだ有害な情報を除去することを目的としている。 アンラーニングが一般的なモデル能力に顕著な影響を与えていることを示す。 簡単な方法で5ショットのプロンプトやリフレーズを行うことで、未学習ベンチマークの精度が10倍以上に向上する可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T22:31:17Z)
• Catastrophic Failure of LLM Unlearning via Quantization [36.524827594501495]
  未学習のモデルに量子化を適用することで、「忘れられた」情報を復元できることを示す。 実用性制約のある未学習の手法では、未学習モデルは、意図された忘れられた知識の21%を完全な精度で保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T19:28:37Z)
• A Closer Look at Machine Unlearning for Large Language Models [46.245404272612795]
  大型言語モデル(LLM)は機密または著作権のあるコンテンツを記憶し、プライバシーと法的懸念を高める。 LLMの機械学習におけるいくつかの問題について議論し、可能なアプローチについての洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T16:56:05Z)
• Model Surgery: Modulating LLM's Behavior Via Simple Parameter Editing [63.20133320524577]
  パラメータの小さなサブセットを編集することで、大きな言語モデル(LLM)の特定の振る舞いを効果的に調節できることを示す。 我々の手法は、RealToxicityPromptsデータセットで最大90.0%の毒性を減少させ、ToxiGenで49.2%を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:52:03Z)
• Towards Effective Evaluations and Comparisons for LLM Unlearning Methods [97.2995389188179]
  本稿では,大規模言語モデルにおける機械学習評価の精度向上を図る。 評価指標の堅牢性と、競合する目標間のトレードオフという、2つの重要な課題に対処します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T14:41:00Z)
• Cycles of Thought: Measuring LLM Confidence through Stable Explanations [53.15438489398938]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なベンチマークで人間レベルの精度に到達し、さらに超えることができるが、不正確な応答における過度な自信は、依然として十分に文書化された障害モードである。 本稿では,LLMの不確実性を測定するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T16:35:30Z)
• ReEval: Automatic Hallucination Evaluation for Retrieval-Augmented Large Language Models via Transferable Adversarial Attacks [91.55895047448249]
  本稿では,LLMベースのフレームワークであるReEvalについて述べる。 本稿では、ChatGPTを用いてReEvalを実装し、2つの人気のあるオープンドメインQAデータセットのバリエーションを評価する。 我々の生成したデータは人間可読であり、大きな言語モデルで幻覚を引き起こすのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T06:37:32Z)
• Explaining Emergent In-Context Learning as Kernel Regression [61.57151500616111]
  大規模言語モデル(LLM)は、伝達学習のパラダイムシフトを開始した。 本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルが事前学習後に文脈内学習を達成できる理由について検討する。 ICL中、LLMの注意と隠れた特徴は、カーネル回帰の挙動と一致していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T06:45:02Z)
• Uncertainty Estimation by Fisher Information-based Evidential Deep Learning [61.94125052118442]
  不確実性推定は、ディープラーニングを実用アプリケーションで信頼できるものにする鍵となる要素である。 漁業情報に基づくエビデンシャルディープラーニング(mathcalI$-EDL)を提案する。 特に,各サンプルが有する証拠の情報量を測定するためにFisher Information Matrix (FIM)を導入し,目的的損失項を動的に重み付けし,不確実なクラスの表現学習に集中させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T16:12:59Z)
• Evaluating Inexact Unlearning Requires Revisiting Forgetting [14.199668091405064]
  IC(Interclass Confusion)と呼ばれる,忘れ度を計測する新しいテストを導入する。 ブラックボックステストであるにもかかわらず、ICは削除セットからの情報がネットワークの初期層まで消去されたかどうかを調べることができる。 ネットワークの最終k層を破滅的に偽造する2つの単純なアンラーニング手法が、従来のアンラーニング方法と異なり、大きな削除セットにうまくスケールできることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-17T21:49:21Z)
• Unrolling SGD: Understanding Factors Influencing Machine Unlearning [17.6607904333012]
  機械学習は、デプロイされた機械学習モデルがトレーニングデータポイントの1つを忘れるプロセスである。 まず、近似アンラーニングのアプローチとメトリクスを分類する。 検証誤差(L2差)、すなわち、ほとんど学習されていないモデルの重みと鼻再訓練されたモデルのL2差を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T23:46:59Z)
• 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。