Multi-Objective Large Language Model Unlearning

📄 arXiv: 2412.20412v2 📥 PDF

作者: Zibin Pan, Shuwen Zhang, Yuesheng Zheng, Chi Li, Yuheng Cheng, Junhua Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-12-29 (更新: 2025-01-04)

备注: To be published in the Proceedings of 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP-2025)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多目标LLM非学习算法MOLLM，解决梯度爆炸和灾难性遗忘问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 非学习 梯度上升 多目标优化 灾难性遗忘

📋 核心要点

  1. 现有基于梯度上升的LLM非学习方法面临梯度爆炸和灾难性遗忘两大挑战，限制了其应用。
  2. MOLLM将LLM非学习建模为多目标优化问题，通过修改交叉熵损失和计算共同下降方向来解决上述问题。
  3. 实验结果表明，MOLLM在非学习效果和模型效用保持方面均优于现有基于梯度上升的LLM非学习方法。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大语言模型（LLM）非学习领域中的梯度上升（GA）方法，该方法旨在主动降低模型对目标数据的预测概率，从而消除其影响，而无需从头开始完全重新训练。我们分析了导致该过程不切实际的两个挑战：梯度爆炸和灾难性遗忘。为了解决这些问题，我们提出了多目标大语言模型非学习（MOLLM）算法。我们首先将LLM非学习形式化为一个多目标优化问题，其中交叉熵损失被修改为非学习版本，以克服梯度爆炸问题。然后计算出一个共同的下降更新方向，使模型能够忘记目标数据，同时保持LLM的效用。实验结果表明，在非学习效果和模型效用保持方面，MoLLM优于基于SOTA GA的LLM非学习方法。源代码可在https://github.com/zibinpan/MOLLM获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）的非学习问题，即在不完全重新训练模型的情况下，有效地从LLM中消除不需要的行为。现有的基于梯度上升（GA）的方法在LLM非学习中面临两个主要痛点：梯度爆炸和灾难性遗忘。梯度爆炸导致训练不稳定，而灾难性遗忘则损害了模型在其他任务上的性能。

核心思路：论文的核心思路是将LLM非学习问题形式化为一个多目标优化问题。通过同时优化多个目标（例如，忘记目标数据和保持模型效用），可以找到一个平衡点，从而避免梯度爆炸和灾难性遗忘。这种方法允许模型在忘记特定信息的同时，保持其通用能力。

技术框架：MOLLM算法的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将LLM非学习问题建模为多目标优化问题。2) 修改交叉熵损失函数，使其适用于非学习任务，从而缓解梯度爆炸问题。3) 计算一个共同的下降更新方向，该方向能够同时优化多个目标。4) 使用计算出的更新方向来更新模型参数，从而实现非学习。

关键创新：MOLLM的关键创新在于其多目标优化方法。与传统的单目标优化方法不同，MOLLM同时考虑了非学习效果和模型效用保持。这种多目标优化方法能够更好地平衡这两个目标，从而避免梯度爆炸和灾难性遗忘。此外，对交叉熵损失函数的修改也是一个创新点，它有助于缓解梯度爆炸问题。

关键设计：MOLLM的关键设计包括：1) 使用非学习版本的交叉熵损失函数，该函数通过引入一个惩罚项来降低模型对目标数据的预测概率。2) 使用梯度下降算法来优化多目标优化问题，其中每个目标的梯度都被加权平均，以计算共同的下降更新方向。3) 采用合适的学习率和正则化技术来防止过拟合和提高模型的泛化能力。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MOLLM在非学习效果和模型效用保持方面均优于现有的基于梯度上升的LLM非学习方法。具体性能数据未知，但论文强调MOLLM能够更有效地忘记目标数据，同时保持模型在其他任务上的性能。MOLLM在缓解梯度爆炸和灾难性遗忘方面也表现出优势。

🎯 应用场景

MOLLM算法可应用于各种需要从LLM中删除敏感或有害信息的场景，例如，删除个人身份信息、偏见或不当内容。该技术有助于提高LLM的安全性和可靠性，使其更适合在现实世界中部署。此外，MOLLM还可以用于模型编辑，即在不影响模型整体性能的情况下，修改模型的特定行为。

📄 摘要（原文）

Machine unlearning in the domain of large language models (LLMs) has attracted great attention recently, which aims to effectively eliminate undesirable behaviors from LLMs without full retraining from scratch. In this paper, we explore the Gradient Ascent (GA) approach in LLM unlearning, which is a proactive way to decrease the prediction probability of the model on the target data in order to remove their influence. We analyze two challenges that render the process impractical: gradient explosion and catastrophic forgetting. To address these issues, we propose Multi-Objective Large Language Model Unlearning (MOLLM) algorithm. We first formulate LLM unlearning as a multi-objective optimization problem, in which the cross-entropy loss is modified to the unlearning version to overcome the gradient explosion issue. A common descent update direction is then calculated, which enables the model to forget the target data while preserving the utility of the LLM. Our empirical results verify that MoLLM outperforms the SOTA GA-based LLM unlearning methods in terms of unlearning effect and model utility preservation. The source code is available at https://github.com/zibinpan/MOLLM.