論文の概要: Distillation Robustifies Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06278v3
• Date: Fri, 24 Oct 2025 02:11:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.01769
• Title: Distillation Robustifies Unlearning
• Title（参考訳）: 蒸留は未学習を損なう
• Authors: Bruce W. Lee, Addie Foote, Alex Infanger, Leni Shor, Harish Kamath, Jacob Goldman-Wetzler, Bryce Woodworth, Alex Cloud, Alexander Matt Turner,
• Abstract要約: モデルのトレーニングは、基礎となる機能をそのまま残しながら、インプット・アウトプットの動作を大幅に変更できることを示す。 本研究では,未学習のモデルを自身のノイズコピーに蒸留するスケーラブルな手法であるUnlearn-Noise-Distill-on-Outputs (UNDO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.27570321651185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current LLM unlearning methods are not robust. A few steps of finetuning can revert their effects. We begin by showing that this is true even for an idealized form of unlearning: training to imitate a model that was never trained on unwanted information. This shows that training a model can drastically modify its input-output behavior while leaving its underlying capabilities intact. In light of this dynamic, we show our main result. Training a randomly initialized student on the outputs of an unlearned model transfers behaviors while leaving latent capabilities behind. In short, distillation robustifies unlearning. Based on this result, we propose Unlearn-Noise-Distill-on-Outputs (UNDO), a scalable method that distills an unlearned model into a noised copy of itself. UNDO introduces a tunable tradeoff between compute cost and robustness, establishing a new Pareto frontier on synthetic language and arithmetic tasks. At its strongest setting, UNDO matches the robustness of a model retrained from scratch with perfect data filtering while using only 60-80% of the compute and requiring only 0.01% of the pretraining data to be labeled. We also show that UNDO robustifies unlearning on the more realistic Weapons of Mass Destruction Proxy (WMDP) benchmark. Since distillation is widely used in practice, incorporating an unlearning step beforehand offers a convenient path to robust capability removal.
• Abstract（参考訳）: 現在のLLMアンラーニング手法は堅牢ではない。 微調整のいくつかのステップは、その効果を戻すことができる。 まず、理想化された学習形態であっても、これは真実であることを示すことから始めます。 これは、モデルのトレーニングが、基礎となる機能をそのままにして、入力出力の振る舞いを大幅に変更できることを示しています。 このダイナミクスに照らして、私たちは主要な結果を示します。 学習されていないモデルの出力に対してランダムに初期化した学生を訓練すると、潜在能力を残しながら行動が伝達される。 つまり、蒸留は未学習を確実にする。 この結果に基づいて、未学習のモデルを自身のノイズコピーに蒸留するスケーラブルな手法であるUnlearn-Noise-Distill-on-Outputs (UNDO)を提案する。 UNDOは計算コストと堅牢性の間の調整可能なトレードオフを導入し、合成言語と算術タスクの新たなParetoフロンティアを確立する。 最強設定では、UNDOはスクラッチから再トレーニングされたモデルのロバスト性と完全なデータフィルタリングとを一致させ、計算の60-80%しか使用せず、事前トレーニングされたデータの0.01%しかラベル付けしない。 また,UNDOは,より現実的な大量破壊プロキシ(WMDP)ベンチマークに基づいて,アンラーニングを堅牢化することを示した。 蒸留は実際に広く用いられているため、未学習の段階を事前に取り入れることで、堅牢な機能除去に便利な方法が提供される。

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