論文の概要: Knowledge Beyond Language: Bridging the Gap in Multilingual Machine Unlearning Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14404v1
- Date: Thu, 14 May 2026 05:45:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.64489
- Title: Knowledge Beyond Language: Bridging the Gap in Multilingual Machine Unlearning Evaluation
- Title（参考訳）: 言語以外の知識:マルチリンガルマシンの未学習評価におけるギャップを埋める
- Authors: Kyomin Hwang, Hyeonjin Kim, Sangyeon Cho, Nojun Kwak,
- Abstract要約: 多言語コーパスでは、MMU(Multilingual Machine Unlearning)は複数の言語にまたがる情報を削除することを目的としている。
以前のMMU評価では、そのような言語横断的な情報の分布を捉えられなかった。
本稿では,知識分離可能性スコア(KSS)と知識永続化スコア(KPS)の2つの指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.69647061828668
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While LLMs are increasingly used in commercial services, they pose privacy risks such as leakage of sensitive personally identifiable information (PII). For LLMs trained on multilingual corpora, Multilingual Machine Unlearning (MMU) aims to remove information across multiple languages. However, prior MMU evaluations fail to capture such cross-linguistic distribution of information, being largely limited to direct extensions of per-language evaluation protocols. To this end, we propose two metrics to evaluate the information spread across languages: the Knowledge Separability Score (KSS) and the Knowledge Persistence Score (KPS). KSS measures the overall unlearning quality across multiple languages, while KPS more specifically aims to assess consistent removal of information among different language pairs. We evaluated various unlearning methods in the multilingual setting with these metrics and conducted comprehensive analyses. Through our investigation, we provide insights into unique phenomena exclusive to MMU and offer a new perspective on MMU evaluation.
- Abstract（参考訳）: LLMは商業サービスでの利用が増えているが、機密性のある個人識別情報(PII)の漏洩などのプライバシーリスクが生じる。
多言語コーパスでトレーニングされたLLMに対して、MMU(Multilingual Machine Unlearning)は、複数の言語にまたがる情報を削除することを目的としている。
しかし、事前のMMU評価は、言語ごとの評価プロトコルの直接拡張に大きく制限されているため、そのような言語横断的な情報の分布を捉えられなかった。
そこで本稿では,KSS(Knowledge Separability Score)とKPS(Knowledge Persistence Score)の2つの指標を提案する。
KSSは、複数の言語にまたがる全体的な非学習品質を測定し、KPSは、より具体的には、異なる言語ペア間の情報の一貫した削除を評価することを目的としている。
これらの指標を用いて、多言語設定における様々な未学習手法を評価し、総合的な分析を行った。
本研究を通じて,本研究は,MMUに限った現象の洞察を提供し,MMU評価の新たな視点を提供する。
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