Feb, 2024

选择性遗忘：推进机器遗忘技术和语言模型评估

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TL;DR该研究旨在调查机器遗忘（MU），这是一个新兴领域，专注于解决神经模型意外保留个人或敏感数据的问题。本文介绍了一种新的方法，以实现语言模型内的精确选择性遗忘，并提出了两个创新的评估指标：敏感信息提取可能性（S-EL）和敏感信息记忆准确性（S-MA），用于衡量消除敏感信息的有效性。为了加强遗忘框架，提出了一种有效的敏感区域注释方法，包括在线和离线策略。在线选择机制利用语言概率得分确保计算效率，而离线注释则采用基于大型语言模型（LLMs）的强大两阶段过程。
发现论文，激发创造
  • 数据擦除的前沿：大型语言模型的机器取消学习

    大型语言模型开创了人工智能的进展，然而它们可能会危险地记忆和传播敏感、偏见或受版权保护的信息。机器遗忘作为一种尖端解决方案应运而生，针对大型语言模型提供了一种选择性丢弃某些数据的技术，以解决隐私、道德和法律方面的挑战，无需进行完整的模型重新训练。本文回顾了关于大型语言模型的机器遗忘的最新研究，介绍了针对文本数据和分类数据的遗忘方法，并展示了这些方法在删除特定数据的同时保持模型高效性的有效性。本文还强调了机器遗忘的实用性，指出了保持模型完整性、避免过度或不足的数据删除以及确保一致的输出等问题，突出了机器遗忘在推动负责任、道德的人工智能方面的作用。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型的机器遗忘思考

    探索机器遗忘（MU）在大型语言模型（LLMs）领域中的应用，称为 LLM 遗忘。通过维持基本知识生成的完整性且不影响非因果相关信息，旨在消除不良数据影响（例如敏感或非法信息）及相关模型能力，成为 LLMs 生命周期管理中的重要元素，潜在地作为开发生成式 AI 的基础，既安全、安全、可信，又无需完全重新训练的资源高效方法。从概念制定、方法论、度量和应用等方面研究 LLMs 遗忘领域。重点突出现有 LLM 遗忘研究中常被忽视的方面，例如遗忘范围、数据模型交互和多方面功效评估。并在 LLM 遗忘与模型编辑、影响函数、模型解释、对抗训练和强化学习等相关领域之间建立联系。此外，我们还概述了 LLM 遗忘的有效评估框架，并探讨了其在版权和隐私保护以及降低社会技术危害方面的应用。

    Feb, 2024

  • 多语言语言模型中选择性知识的跨语言遗忘

    本研究论文提出了一种创新的方法，针对多语言语言模型的机器遗忘，通过选择性地擦除不同语言中的信息，同时保持总体性能，有效解决了低资源语言攻击的问题，为安全可适应的多语言语言模型设定了新的标准。

    Jun, 2024

  • 传统模型与大型语言模型的机器遗忘：简要调查

    通过提供深入探讨机器消遣技术的定义、分类和评价标准，以及不同环境下的挑战和解决方案，本文对传统模型和大型语言模型上的消遣进行分类和研究，提出了评估消遣效果和效率的方法以及性能测量标准。本文揭示了当前消遣技术的局限性，并强调了全面的消遣评估的重要性，以避免随意的遗忘。该调查不仅总结了消遣技术的关键概念，还指出了其突出问题和未来研究的可行方向，为该领域的学者提供了有价值的指导。

    Apr, 2024

  • 机器遗忘：它的本质、范围和在 “删除文化” 中的重要性

    本文探讨数字化时代从信息记录到删除的文化转变及其对隐私、知识产权以及 ChatGPT 等大型语言模型的影响。文章提出了删除、屏蔽和机器遗忘等解决策略，并强调机器遗忘领域的潜在应用价值及其道德风险。

    May, 2023

  • 通过抑制样本贡献实现机器消减

    机器遗忘（MU）是遗忘一个经过训练的模型中的数据，这是非常重要的，因为要保护 “被遗忘权”。本文从训练数据和未知数据对模型的贡献之间的基本区别出发，理论上发现输入灵敏度可以近似度量贡献，并实际设计了一个名为 MU-Mis（通过最小化输入灵敏度进行机器遗忘）的算法，以抑制遗忘数据的贡献。实验结果表明，MU-Mis 在很大程度上优于最先进的 MU 方法。此外，MU-Mis 与 MU 的应用更加密切，因为它不需要使用剩余数据。

    Feb, 2024

  • 单图像去学习：多模态大型语言模型中高效的机器去学习

    通过建立大规模多模态语言模型（Multimodal Large Language Models）的遗忘模型，研究了 “机器遗忘”（Machine unlearning）中的视觉数据遗忘问题，提出了一种高效的方法 Single Image Unlearning（SIU），通过对单个相关图像进行微调，实现对概念的可视化识别的遗忘。实验证明 SIU 显著优于现有方法，并能够避免入侵式成员推断攻击和越狱攻击。

    May, 2024

  • 朝向自然机器遗忘

    机器遗忘通过从预训练模型中消除已学习的特定训练数据，即遗忘数据，以达到消除知识的目的。当前，现有的机器遗忘方法主要是通过修改遗忘数据的标签，并对模型进行微调来实现。然而，这种学习错误信息的过程是不自然的，并且不希望通过不必要地强化错误信息而导致超过遗忘。为了实现更加自然的机器遗忘，我们将剩余数据中的正确信息注入到遗忘样本中，改变其标签。通过将调整后的样本与其标签配对，模型会倾向于使用注入的正确信息，并自然地抑制应该遗忘的信息。尽管这是一个简单的步骤，但这对于自然机器遗忘来说是一个重要的第一步，并且在大幅减少过度遗忘和提高对超参数的鲁棒性方面表现出色，因此具有实际机器遗忘的潜力。

    May, 2024

  • 大型语言模型中的机器遗忘

    机器遗忘是人工智能中的一个新领域，专注于解决在机器学习模型中有选择地遗忘或减少不良知识或行为的挑战，特别是在大型语言模型（LLM）的背景下。本文介绍了一种使用梯度上升算法对 LLM 进行对齐的方法，以便符合伦理、隐私和安全标准，并目标性地删除或修改 LLM 中的学习信息，以解决有害回应和版权问题。

    May, 2024

  • 用记忆法码实现单次机器遗忘

    本文提出了一种称为 one-shot MU 的方法，该方法通过向受不良训练数据敏感的模型参数添加噪声来实现目标，利用 Fisher 信息矩阵评估敏感模型参数，而无需使用训练数据来计算该矩阵，进而用类特定的合成信号，即基于助记符代码来避免需要保留训练数据。通过人工和自然数据集的广泛实验，证明了该方法优于现有方法。

    Jun, 2023