論文の概要: Mr. Snuffleupagus at SemEval-2025 Task 4: Unlearning Factual Knowledge from LLMs Using Adaptive RMU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16548v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 19:06:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.223954
• Title: Mr. Snuffleupagus at SemEval-2025 Task 4: Unlearning Factual Knowledge from LLMs Using Adaptive RMU
• Title（参考訳）: Snuffleupagus at SemEval-2025 Task 4: Unlearning Factual Knowledge from LLMs using Adaptive RMU (英語)
• Authors: Arjun Dosajh, Mihika Sanghi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。 トレーニングデータを記憶する傾向は、プライバシ、著作権コンプライアンス、セキュリティに関する懸念を提起する。 本研究では,LLMからの機密情報を学習するために適応表現ミスディレクテーション・アンラーニング(RMU)技術を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language understanding and generation. However, their tendency to memorize training data raises concerns regarding privacy, copyright compliance, and security, particularly in cases involving Personally Identifiable Information (PII). Effective machine unlearning techniques are essential to mitigate these risks, yet existing methods remain underdeveloped for LLMs due to their open-ended output space. In this work, we apply the Adaptive Representation Misdirection Unlearning (RMU) technique to unlearn sensitive information from LLMs. Through extensive experiments, we analyze the effects of unlearning across different decoder layers to determine the most effective regions for sensitive information removal. Our technique ranked 4th on the official leaderboard of both 1B parameter and 7B parameter models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。 しかしながら、トレーニングデータを記憶する傾向は、プライバシ、著作権の遵守、セキュリティに関する懸念を生じさせ、特にPII(Personally Identible Information)が関係している。 これらのリスクを軽減するために効果的な機械学習技術は不可欠であるが、既存の手法はオープンな出力空間のためLLMでは未開発のままである。 本研究では,LLMからの機密情報を学習するために適応表現ミスディレクテーション・アンラーニング(RMU)技術を適用する。 広範にわたる実験を通じて、異なるデコーダ層をまたがる非学習の効果を分析し、機密情報の除去に最も効果的な領域を決定する。 本手法は,1Bパラメータと7Bパラメータの両モデルにおいて,公式のリーダーボードで4位にランクインした。

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