論文の概要: PPU-Bench:Real World Benchmark for Personalized Partial Unlearning in Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08800v1
• Date: Sat, 09 May 2026 08:46:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.892835
• Title: PPU-Bench:Real World Benchmark for Personalized Partial Unlearning in Vision Language Models
• Title（参考訳）: PPU-Bench:視覚言語モデルにおけるパーソナライズされた部分学習のための実世界ベンチマーク
• Authors: Jiahui Guang, Zexun Zhan, Zhenlin Xu, Cuiyun Gao, Haiyan Wang, Jing Li, Zhaoquan Gu, Yanchun Zhang,
• Abstract要約: MLLMにおけるパーソナライズされた部分的アンラーニングのための実世界および微調整不要なベンチマークであるPPU-Benchを紹介する。 PPU-Benchは、500人の公開人物の事前知識から得られた24Kのマルチモーダルとユニモーダルのサンプルを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.018275195083305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) may memorize sensitive cross-modal information during pretraining. However, existing MLLM unlearning benchmarks rely on synthetic knowledge injection or complete subject-level deletion, which fail to capture realistic, personalized deletion requests that require fine-grained factual control. In this paper, we introduce PPU-Bench, a real-world and fine-tuning-free benchmark for personalized partial unlearning in MLLMs. PPU-Bench contains 24K multimodal and unimodal samples derived from pre-existing knowledge of 500 public figures under three progressively challenging settings: Complete, Selective, and Personalized unlearning. The benchmark evaluates whether methods can remove target knowledge while preserving non-target facts, model utility, and cross-modal consistency. Extensive experiments show that Complete Unlearning often suppresses visual identity rather than factual knowledge, while Selective and Personalized Unlearning expose significant forget--retain trade-offs and challenges in intra-subject factual boundaries. Robustness analysis under cross-image and prompt-based attacks reveals distinct vulnerabilities across different unlearning settings. Motivated by these findings, we propose Boundary-Aware Optimization (BAO), which explicitly models intra-subject forget-retain boundaries. Experimental results on two representative methods demonstrate that BAO can effectively enforce intra-subject factual boundaries.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、事前訓練中に機密なクロスモーダル情報を記憶することができる。 しかし、既存のMLLMアンラーニングベンチマークは、合成知識注入や完全な主観レベルの削除に依存しており、細かい事実管理を必要とする現実的でパーソナライズされた削除要求をキャプチャできない。 本稿では,MLLMにおけるパーソナライズされた部分的アンラーニングのための実世界および微調整不要なベンチマークであるPPU-Benchを紹介する。 PPU-Benchには、500人の公開人の事前知識から得られた24Kのマルチモーダルとアンモダルのサンプルが含まれている。 このベンチマークは、ターゲットでない事実、モデルユーティリティ、モダル間の一貫性を維持しながら、対象とする知識を除去できるかどうかを評価する。 包括的な実験では、完全学習は事実知識よりも視覚的アイデンティティを抑圧することが多いが、選択的かつパーソナライズド・アンラーニングは、オブジェクト内事実境界における重要なトレードオフと課題を明らかにしている。 クロスイメージとプロンプトベースの攻撃下でのロバストネス分析は、異なる未学習設定で異なる脆弱性を明らかにする。 これらの知見に触発され,対象物内残留境界を明示的にモデル化した境界認識最適化(BAO)を提案する。 2つの代表的な手法による実験結果から,BAOは物体内事実境界を効果的に適用できることが示された。

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