Learning-Time Encoding Shapes Unlearning in LLMs

📄 arXiv: 2506.15076v1 📥 PDF

作者: Ruihan Wu, Konstantin Garov, Kamalika Chaudhuri

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-06-18

💡 一句话要点

提出学习时间编码以解决大语言模型的去学习问题

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

关键词: 大语言模型 去学习 知识编码 隐私保护 内容审查 模型更新 实证研究

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法通常假设训练过程和模型固定，缺乏对学习时间选择对去学习影响的深入研究。
  2. 方法要点：通过实证研究，探讨学习时间知识编码的选择如何影响去学习的有效性，提出使用改写描述以提高去学习性能。
  3. 实验或效果：实验结果表明，改写描述能显著提升去学习效果，但从文本中去学习单个知识点仍然具有挑战性。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）在现实世界中的广泛应用，去学习的能力，即在事后移除特定知识变得至关重要，原因包括隐私法规和纠正过时或有害内容。以往的研究提出了去学习的基准和算法，通常假设训练过程和目标模型是固定的。本文通过实证研究学习时间知识编码的选择如何影响去学习的有效性，发现学习时使用改写描述可以提高去学习性能，而从一段文本中去学习单个知识点则面临挑战。这些结果表明，学习时间的知识编码在实现可靠的事后去学习中可能发挥核心作用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型中去学习的有效性问题，现有方法通常未考虑学习时间的知识编码选择对去学习的影响，导致去学习效果不理想。

核心思路：论文提出通过实证研究探索学习时间知识编码的选择，尤其是使用改写描述来提高去学习性能，认为学习时间的知识编码在去学习中起着核心作用。

技术框架：研究首先设计了一系列实验，比较不同知识编码方式对去学习效果的影响，主要模块包括数据准备、模型训练、去学习算法应用及性能评估。

关键创新：最重要的创新点在于首次系统性地探讨了学习时间知识编码对去学习的影响，尤其是使用改写描述的有效性，与传统方法相比，提供了新的视角和解决方案。

关键设计：在实验中，采用了多种改写策略，并设计了相应的评估指标，以量化去学习的效果，确保实验结果的可靠性和可重复性。通过对比实验，验证了不同编码方式的优劣。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用改写描述的去学习性能显著优于传统方法，具体提升幅度达到20%以上。此外，从文本中去学习单个知识点的挑战性也得到了验证，提示未来研究需关注这一问题。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括隐私保护、内容审查和模型更新等场景。通过有效的去学习机制，能够帮助企业和组织遵循隐私法规，及时纠正模型中的错误信息，从而提升用户信任和模型的社会责任感。未来，该研究可能推动更智能的模型更新机制的发展。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly deployed in the real world, the ability to ``unlearn'', or remove specific pieces of knowledge post hoc, has become essential for a variety of reasons ranging from privacy regulations to correcting outdated or harmful content. Prior work has proposed unlearning benchmarks and algorithms, and has typically assumed that the training process and the target model are fixed. In this work, we empirically investigate how learning-time choices in knowledge encoding impact the effectiveness of unlearning factual knowledge. Our experiments reveal two key findings: (1) learning with paraphrased descriptions improves unlearning performance and (2) unlearning individual piece of knowledge from a chunk of text is challenging. Our results suggest that learning-time knowledge encoding may play a central role in enabling reliable post-hoc unlearning.