論文の概要: Unlearning That Lasts: Utility-Preserving, Robust, and Almost Irreversible Forgetting in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02820v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 20:38:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.337525
• Title: Unlearning That Lasts: Utility-Preserving, Robust, and Almost Irreversible Forgetting in LLMs
• Title（参考訳）: 長続きする未学習: LLMにおけるユーティリティ保存、ロバスト、ほぼ不可逆的な予測
• Authors: Naman Deep Singh, Maximilian Müller, Francesco Croce, Matthias Hein,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)におけるアンラーニングでは、事前訓練されたモデルから特定の情報を正確に除去する。 これは、事前訓練中に取得した個人データや有害な知識を削除することで、LLMの安全性を確保するために重要である。 JensUnを導入し、Jensen-Shannon Divergenceをセットを忘れたり、保持したりするためのトレーニングの目的として活用する。 大規模な実験では、JensUnは競合するメソッドよりも忘れやすいトレードオフを実現し、再学習に強いレジリエンスを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.768387661474904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unlearning in large language models (LLMs) involves precisely removing specific information from a pre-trained model. This is crucial to ensure safety of LLMs by deleting private data or harmful knowledge acquired during pre-training. However, existing unlearning methods often fall short when subjected to thorough evaluation. To overcome this, we introduce JensUn, where we leverage the Jensen-Shannon Divergence as the training objective for both forget and retain sets for more stable and effective unlearning dynamics compared to commonly used loss functions. In extensive experiments, JensUn achieves better forget-utility trade-off than competing methods, and even demonstrates strong resilience to benign relearning. Additionally, for a precise unlearning evaluation, we introduce LKF, a curated dataset of lesser-known facts that provides a realistic unlearning scenario. Finally, to comprehensively test unlearning methods, we propose (i) employing an LLM as semantic judge instead of the standard ROUGE score, and (ii) using worst-case unlearning evaluation over various paraphrases and input formats. Our improved evaluation framework reveals that many existing methods are less effective than previously thought.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)におけるアンラーニングでは、事前訓練されたモデルから特定の情報を正確に除去する。 これは、事前訓練中に取得した個人データや有害な知識を削除することで、LLMの安全性を確保するために重要である。 しかし、既存の未学習の手法は、徹底的な評価を受けると、しばしば不足する。 本稿では,Jensen-Shannon Divergenceを,一般的な損失関数と比較して,より安定かつ効果的な非学習ダイナミクスのための集合を忘れ,保持するためのトレーニング目的として活用するJensUnを紹介する。 大規模な実験では、JensUnは競合するメソッドよりも忘れやすいトレードオフを実現し、再学習に強いレジリエンスを示しています。 さらに、正確な未学習評価のために、現実的な未学習シナリオを提供する、あまり知られていない事実のキュレートデータセットであるLKFを紹介する。 最後に、未学習の手法を包括的にテストするために、我々は提案する。 一 標準ROUGEスコアの代わりにLLMを意味判断として使用すること。 (II) 様々な言い回しや入力形式に対する最悪の未学習評価を用いた。 評価フレームワークの改善により,既存の手法の多くは従来考えられていたよりも効果が低いことが明らかとなった。

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