iShumei-Chinchunmei at SemEval-2025 Task 4: A balanced forgetting and retention multi-task framework using effective unlearning loss

📄 arXiv: 2507.16263v1 📥 PDF

作者: Yujian Sun, Tian Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-22

期刊: Association for Computational Linguistics, Proceedings of the 19th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2025), 1357-1369

💡 一句话要点

提出有效遗忘损失，平衡LLM的遗忘与保留能力，解决敏感内容擦除问题。

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

关键词: 机器遗忘 大型语言模型 敏感信息擦除 有效遗忘损失 可控遗忘

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在记忆敏感信息的风险，如何在计算资源有限的情况下有效擦除这些信息是一个挑战。
  2. 论文提出了一种更可控的遗忘损失函数，即有效遗忘损失（Effective Unlearning Loss），旨在实现更高效和可控的遗忘。
  3. 该方法在SemEval 2025 Task 4的“从大型语言模型中遗忘敏感内容”比赛中取得了第五名的成绩。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，如何使LLM遗忘其预训练过程中记忆的不合规数据变得越来越重要。机器遗忘侧重于在有限的计算资源下，高效地从LLM中擦除敏感信息。为了推进该领域的研究，SemEval 2025 Task 4：“从大型语言模型中遗忘敏感内容”引入了三个遗忘数据集，并通过评估遗忘效果和标准能力的保留来建立基准。在这项工作中，我们提出了一种更可控的遗忘损失，即有效遗忘损失（Effective Unlearning Loss），并探索其与各种技术相结合，以实现更高效和可控的遗忘。我们的系统最终在比赛排行榜上排名第五。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中存在的敏感信息擦除问题。现有方法可能存在遗忘效率低、可控性差，以及在遗忘敏感信息的同时损害模型原有能力的问题。如何在有限的计算资源下，高效且可控地擦除LLM中的敏感信息，同时保持其通用能力，是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是设计一种更可控的遗忘损失函数，即有效遗忘损失（Effective Unlearning Loss）。通过该损失函数，可以更精确地控制模型对敏感信息的遗忘程度，同时尽可能地保留模型原有的知识和能力。这种方法旨在平衡遗忘的有效性和模型能力的保留。

技术框架：论文提出的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据准备：构建包含敏感信息的数据集和用于评估模型通用能力的数据集。2) 模型训练：使用预训练的LLM作为基础模型，并使用有效遗忘损失函数进行微调，以实现敏感信息的遗忘。3) 评估：使用专门的评估指标来衡量模型遗忘敏感信息的效果和保留通用能力的效果。

关键创新：论文最关键的创新点在于提出了有效遗忘损失（Effective Unlearning Loss）。该损失函数的设计允许更精细地控制模型对不同类型信息的遗忘程度，从而在遗忘敏感信息的同时，最大限度地保留模型的原有能力。与传统的遗忘方法相比，该方法具有更高的可控性和更好的性能。

关键设计：有效遗忘损失的具体形式未知，但根据描述，它应该包含一些关键的设计元素：1) 可调节的权重参数，用于控制遗忘的强度。2) 针对不同类型敏感信息的差异化处理机制。3) 保留模型原有能力的正则化项。这些设计细节旨在实现更高效和可控的遗忘过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该团队提出的方法在SemEval 2025 Task 4比赛中获得了第五名的成绩，证明了其有效性。虽然没有提供具体的性能数据，但可以推断出该方法在遗忘敏感信息和保留模型能力方面都取得了较好的平衡。与基线方法相比，该方法可能在遗忘效率、可控性或模型能力保留方面有所提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要从大型语言模型中移除敏感或不合规信息的场景，例如：保护用户隐私、遵守法律法规、防止模型生成有害内容等。通过有效遗忘，可以使LLM更加安全可靠，从而促进其在各个领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

As the Large Language Model (LLM) gains widespread adoption, increasing attention has been given to the challenge of making LLM forget non-compliant data memorized during its pre-training. Machine Unlearning focuses on efficiently erasing sensitive information from LLM under limited computational resources. To advance research in this area, SemEval 2025 Task 4: "Unlearning Sensitive Content from Large Language Models" introduces three unlearning datasets and establishes a benchmark by evaluating both forgetting effectiveness and the preservation of standard capabilities. In this work, we propose a more controllable forgetting loss, Effective Unlearning Loss, and explore its integration with various techniques to achieve more efficient and controlled unlearning. Our system ultimately ranked 5th on the competition leaderboard.