Unilogit: Robust Machine Unlearning for LLMs Using Uniform-Target Self-Distillation

📄 arXiv: 2505.06027v1 📥 PDF

作者: Stefan Vasilev, Christian Herold, Baohao Liao, Seyyed Hadi Hashemi, Shahram Khadivi, Christof Monz

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-09

备注: 16 pages, 6 figures, 5 tables, under review at ACL

💡 一句话要点

提出Unilogit以解决大语言模型中的机器遗忘问题

🎯 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: 机器遗忘 自蒸馏 大语言模型 数据隐私 动态调整 模型更新 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在选择性遗忘特定信息时，往往依赖静态超参数，难以适应动态变化的模型输出。
  2. Unilogit通过动态调整目标logits，实现目标token的均匀概率，提升自蒸馏的准确性，消除额外超参数的需求。
  3. 在公共基准和内部数据集上，Unilogit在遗忘与保留目标的平衡上表现优越，超越了现有的最先进方法。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Unilogit的新型自蒸馏方法，用于大语言模型中的机器遗忘。Unilogit解决了在遵循数据隐私法规（如GDPR）的同时，选择性遗忘特定信息的挑战。与依赖静态超参数或初始模型输出的先前方法不同，Unilogit动态调整目标logits，以实现目标token的均匀概率，利用当前模型的输出生成更准确的自蒸馏目标。这种方法不仅消除了额外超参数的需求，还增强了模型逼近黄金目标的能力。通过在公共基准和内部电子商务数据集上的广泛实验，Unilogit在平衡遗忘与保留目标方面表现优越，超越了NPO和UnDIAL等最先进的方法。我们的分析进一步揭示了Unilogit在各种场景下的鲁棒性，突显了其在有效实现机器遗忘方面的实际应用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型中的机器遗忘问题，特别是在遵循数据隐私法规的背景下，现有方法往往依赖静态超参数，难以灵活应对模型输出的变化。

核心思路：Unilogit的核心思想是动态调整目标logits，以实现目标token的均匀概率，从而提高自蒸馏的准确性。这种设计使得模型能够更好地利用当前输出生成自蒸馏目标，避免了静态超参数带来的限制。

技术框架：Unilogit的整体架构包括数据输入、动态logits调整、自蒸馏过程和模型更新四个主要模块。首先，输入数据经过模型生成输出，然后动态调整logits，最后进行自蒸馏并更新模型。

关键创新：Unilogit的主要创新在于其动态调整目标logits的能力，这与现有方法依赖静态超参数的方式形成了鲜明对比。这一创新使得模型在遗忘特定信息时，能够更灵活和准确地进行调整。

关键设计：在设计中，Unilogit消除了额外的超参数设置，采用了基于当前模型输出的动态logits调整策略。此外，损失函数的设计也针对性地优化了遗忘与保留目标的平衡。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，Unilogit在遗忘与保留目标的平衡上显著优于NPO和UnDIAL等最先进方法，具体性能提升幅度达到XX%。在多个公共基准和内部数据集上，Unilogit展现出卓越的鲁棒性和适应性。

🎯 应用场景

Unilogit在数据隐私保护、合规性要求日益严格的背景下，具有广泛的应用潜力。其可用于金融、医疗等领域的数据处理，帮助企业在遵循法规的同时，灵活管理和遗忘敏感信息，提升用户隐私保护能力。

📄 摘要（原文）

This paper introduces Unilogit, a novel self-distillation method for machine unlearning in Large Language Models. Unilogit addresses the challenge of selectively forgetting specific information while maintaining overall model utility, a critical task in compliance with data privacy regulations like GDPR. Unlike prior methods that rely on static hyperparameters or starting model outputs, Unilogit dynamically adjusts target logits to achieve a uniform probability for the target token, leveraging the current model's outputs for more accurate self-distillation targets. This approach not only eliminates the need for additional hyperparameters but also enhances the model's ability to approximate the golden targets. Extensive experiments on public benchmarks and an in-house e-commerce dataset demonstrate Unilogit's superior performance in balancing forget and retain objectives, outperforming state-of-the-art methods such as NPO and UnDIAL. Our analysis further reveals Unilogit's robustness across various scenarios, highlighting its practical applicability and effectiveness in achieving efficacious machine unlearning.