Modality-Aware Neuron Pruning for Unlearning in Multimodal Large Language Models
作者: Zheyuan Liu, Guangyao Dou, Xiangchi Yuan, Chunhui Zhang, Zhaoxuan Tan, Meng Jiang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-21 (更新: 2025-07-23)
备注: ACL 2025 Main Conference
💡 一句话要点
提出MANU框架，解决多模态大语言模型中的模态感知式遗忘难题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 遗忘学习 神经元剪枝 模态感知 隐私保护
📋 核心要点
- 多模态大语言模型（MLLM）容易记忆并泄露敏感信息，但跨模态知识纠缠使得彻底遗忘变得困难。
- MANU框架通过选择性剪枝神经元，实现模态感知的遗忘，从而更精确地移除与遗忘数据相关的神经元。
- 实验表明，MANU能在各模态实现更平衡的遗忘，同时尽量保持模型整体性能不受太大影响。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）在海量数据集上训练，可能无意中记忆并泄露敏感信息，引发伦理和隐私问题。虽然一些先前的工作已经探讨了LLM中的这个问题，但由于跨模态知识的纠缠，MLLM面临着独特的挑战，使得全面的遗忘更加困难。为了应对这一挑战，我们提出了模态感知神经元遗忘（MANU），这是一个用于MLLM的新型遗忘框架，旨在根据神经元对不同模态的目标遗忘数据的相对重要性来选择性地剪枝神经元。具体来说，MANU包括两个阶段：重要神经元选择和选择性剪枝。第一阶段识别并收集跨模态的、相对于目标遗忘知识的最具影响力的神经元，而第二阶段则专门用于剪枝那些选定的神经元。MANU有效地隔离并移除每个模态中对遗忘数据贡献最大的神经元，同时保持保留知识的完整性。在各种MLLM架构上进行的实验表明，MANU可以在每个模态中实现更平衡和全面的遗忘，而不会在很大程度上影响整体模型效用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLM）中存在的遗忘难题。现有方法在LLM上取得了一定进展，但直接应用于MLLM时，由于不同模态知识的复杂交织，难以实现彻底且均衡的遗忘，容易导致模型性能下降或遗忘效果不佳。现有方法缺乏对不同模态的感知能力，无法针对性地移除与特定模态相关的敏感信息。
核心思路：论文的核心思路是进行模态感知的神经元剪枝。通过识别并选择性地移除对特定模态的遗忘数据贡献最大的神经元，从而实现更精确和高效的遗忘。这种方法旨在隔离并消除与敏感信息相关的神经元，同时尽可能保留模型在其他方面的能力。之所以选择神经元剪枝，是因为它是一种相对直接且可控的遗忘方法，能够直接干预模型的内部结构。
技术框架：MANU框架包含两个主要阶段：1) 重要神经元选择：此阶段旨在识别并收集跨模态的、对目标遗忘知识影响最大的神经元。具体实现方法未知，但推测可能涉及计算神经元激活值与遗忘数据之间的相关性。2) 选择性剪枝：此阶段专门用于剪枝在第一阶段选定的神经元。剪枝策略未知，但可能采用基于重要性的剪枝方法，即根据神经元的重要性程度来决定剪枝比例。
关键创新：MANU的关键创新在于其模态感知的设计。与以往主要针对单模态LLM的遗忘方法不同，MANU能够区分不同模态的信息，并针对性地进行神经元剪枝。这种模态感知能力使得MANU能够更有效地移除与特定模态相关的敏感信息，同时减少对模型整体性能的影响。
关键设计：论文中并未详细描述关键设计细节，例如重要性评分的计算方法、剪枝策略、损失函数等。这些细节对于MANU的实际效果至关重要，需要在后续研究中进一步探索。推测可能需要设计特定的损失函数来衡量遗忘效果和模型性能的平衡，并采用合适的剪枝策略来避免过度剪枝。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MANU框架能够在各种MLLM架构上实现更平衡和全面的遗忘，同时不会显著影响模型的整体效用。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调MANU在各模态上均能实现较好的遗忘效果，优于现有方法。未来的研究可以进一步量化MANU的性能提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种涉及敏感信息的多模态大语言模型，例如医疗影像分析、自动驾驶、智能客服等。通过MANU框架，可以有效防止模型泄露患者隐私、用户个人信息等敏感数据，提升模型的安全性和可靠性，促进多模态大语言模型在实际场景中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Generative models such as Large Language Models (LLMs) and Multimodal Large Language Models (MLLMs) trained on massive datasets can lead them to memorize and inadvertently reveal sensitive information, raising ethical and privacy concerns. While some prior works have explored this issue in the context of LLMs, it presents a unique challenge for MLLMs due to the entangled nature of knowledge across modalities, making comprehensive unlearning more difficult. To address this challenge, we propose Modality Aware Neuron Unlearning (MANU), a novel unlearning framework for MLLMs designed to selectively clip neurons based on their relative importance to the targeted forget data, curated for different modalities. Specifically, MANU consists of two stages: important neuron selection and selective pruning. The first stage identifies and collects the most influential neurons across modalities relative to the targeted forget knowledge, while the second stage is dedicated to pruning those selected neurons. MANU effectively isolates and removes the neurons that contribute most to the forget data within each modality, while preserving the integrity of retained knowledge. Our experiments conducted across various MLLM architectures illustrate that MANU can achieve a more balanced and comprehensive unlearning in each modality without largely affecting the overall model utility.