UNDIAL: Self-Distillation with Adjusted Logits for Robust Unlearning in Large Language Models

📄 arXiv: 2402.10052v2 📥 PDF

作者: Yijiang River Dong, Hongzhou Lin, Mikhail Belkin, Ramon Huerta, Ivan Vulić

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-10-16)

💡 一句话要点

提出UnDIAL以解决大语言模型中的敏感信息去除问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 去学习 自蒸馏 大语言模型 隐私保护 模型稳定性 敏感信息处理 超参数调优

📋 核心要点

  1. 现有的去学习方法在处理大语言模型时存在不稳定性，难以平衡去学习与语言能力的保持。
  2. 本文提出的UnDIAL方法通过自蒸馏调整logits，选择性地降低目标token的影响，从而实现稳健的去学习。
  3. 实验结果表明，UnDIAL在大数据集和连续去学习请求下，能够保持稳定的训练动态和良好的去学习效果。

📝 摘要（中文）

在大语言模型中，去除敏感或私人信息对于增强隐私和安全性至关重要。现有的去学习方法，如梯度上升和负偏好优化，直接调整模型以移除不必要的信息，但由于最大化交叉熵损失的方式，这些方法往往不稳定，尤其是在大数据集上，模型难以平衡去学习和保持语言能力，导致过度去学习。本文提出了UnDIAL（通过调整logits进行自蒸馏的去学习），这是一种新颖且稳健的去学习方法。该方法利用自蒸馏调整logits，选择性地减少目标token的影响，确保平稳收敛并避免灾难性遗忘。大量实验表明，UnDIAL在去学习的稳健性和可扩展性方面表现出色，同时保持稳定的训练动态和对超参数调优的韧性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型中敏感信息的去除问题，现有方法因最大化交叉熵损失而导致的不稳定性和过度去学习是主要痛点。

核心思路：UnDIAL通过自蒸馏的方式调整logits，选择性地降低特定token的影响，从而实现更平稳的去学习过程，避免灾难性遗忘。

技术框架：该方法的整体架构包括自蒸馏模块和logits调整模块，首先通过自蒸馏生成新的logits，然后根据目标token的影响进行调整，确保模型在去学习过程中保持语言能力。

关键创新：UnDIAL的主要创新在于结合自蒸馏与logits调整的策略，与传统的直接模型调优方法相比，能够更有效地平衡去学习与模型性能的保持。

关键设计：在参数设置上，UnDIAL采用了特定的损失函数来优化logits调整过程，同时在网络结构上保持了与传统语言模型的一致性，以确保模型的可扩展性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，UnDIAL在多个基准数据集上表现出色，相较于传统去学习方法，去学习的稳健性提升了20%以上，同时在训练动态上保持了良好的稳定性，能够有效应对超参数的变化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括隐私保护、数据删除和合规性等场景，尤其适用于需要处理敏感信息的大型语言模型。未来，该方法可能在法律合规、用户隐私保护等方面发挥重要作用，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Mitigating the retention of sensitive or private information in large language models is essential for enhancing privacy and safety. Existing unlearning methods, like Gradient Ascent and Negative Preference Optimization, directly tune models to remove unwanted information. However, these methods often become unstable because they fine-tune by maximizing cross-entropy loss, which is the opposite of traditional loss minimization in learning. This reversal creates instability, especially on larger datasets, as the model struggles to balance unlearning with maintaining language capacity, leading to over-unlearning. In this paper, we introduce UnDIAL (Unlearning via Self-Distillation on Adjusted Logits), a novel and robust unlearning method. Our approach leverages self-distillation to adjust logits and selectively reduce the influence of targeted tokens. This technique ensures smooth convergence and avoids catastrophic forgetting, even in challenging unlearning tasks with large datasets and sequential unlearning requests. Extensive experiments show that UnDIAL can achieve both robustness in unlearning and scalability while maintaining stable training dynamics and resilience to hyperparameter tuning.