DP2Unlearning: An Efficient and Guaranteed Unlearning Framework for LLMs
作者: Tamim Al Mahmud, Najeeb Jebreel, Josep Domingo-Ferrer, David Sanchez
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-04-18 (更新: 2025-07-18)
备注: This is the updated version of the preprint, revised following acceptance for publication in Elsevier Neural Networks Journal. The paper is now published (18 July 2025) with DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107879
期刊: Neural Networks, 2025, Article 107879
DOI: 10.1016/j.neunet.2025.107879
💡 一句话要点
DP2Unlearning：一种高效且有保障的LLM可遗忘学习框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 可遗忘学习 差分隐私 隐私保护 模型安全
📋 核心要点
- 大型语言模型容易记忆训练数据中的隐私或版权信息，直接重新训练成本高昂，近似遗忘学习缺乏理论保障。
- DP2Unlearning框架利用差分隐私训练LLM，在保证遗忘的同时，降低了遗忘学习的计算成本。
- 实验表明，DP2Unlearning在遗忘后模型性能上与重训练相当，且遗忘成本约为重训练的一半，优于近似遗忘方法。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在语言处理任务中取得了革命性进展，但也带来了伦理和法律问题。LLMs倾向于记忆训练数据中潜在的私有或受版权保护的信息，并在推理时将其传递给最终用户。一种朴素的解决方案是在排除不需要的数据后从头开始重新训练模型。虽然这保证了目标数据已被遗忘，但对于LLMs来说成本过高。近似遗忘学习提供了一种更有效的替代方案，它包括对已训练模型本身的后验修改，以防止不良结果，但由于仅依赖于经验证据，因此缺乏遗忘保证。本文提出了DP2Unlearning，一种新颖的LLM遗忘学习框架，它以远低于在保留数据上从头开始重新训练的成本提供正式的遗忘保证。DP2Unlearning涉及在受ε-差分隐私（DP）保护的文本数据上训练LLMs，这使得后续能够以与所选ε相关的披露保证进行高效的遗忘学习。实验表明，与在保留数据上从头开始重新训练LLM（即黄金标准的精确遗忘学习）相比，DP2Unlearning在遗忘学习后实现了相似的模型性能，但遗忘学习成本约为一半。此外，在合理的计算成本下，它在保持模型在遗忘学习后的效用和有效遗忘目标信息方面均优于近似遗忘学习方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的“记忆”问题，即模型会记住训练数据中的敏感或私有信息，并在生成文本时泄露这些信息。直接重新训练模型以删除这些信息成本巨大，而现有的近似遗忘学习方法又缺乏理论上的遗忘保证，无法确保敏感信息被真正删除。
核心思路：论文的核心思路是将差分隐私（Differential Privacy, DP）技术融入到LLM的训练过程中。通过在训练数据中添加噪声，使得模型在学习过程中无法精确地记住单个样本的信息。这样，当需要“遗忘”某些数据时，就可以利用DP的特性，保证模型在遗忘后不会泄露这些数据的信息。这种方法既能保证遗忘效果，又能降低计算成本。
技术框架：DP2Unlearning框架主要包含以下几个阶段：1) 使用差分隐私技术训练LLM。2) 确定需要遗忘的数据。3) 利用DP的特性，对模型进行微调，以实现对目标数据的遗忘。整个框架的关键在于如何有效地将DP技术应用于LLM的训练和遗忘过程中，同时保证模型的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于将差分隐私技术与LLM的遗忘学习相结合，提出了一种具有正式遗忘保证的高效遗忘学习框架。与传统的近似遗忘学习方法相比，DP2Unlearning提供了理论上的遗忘保证，避免了经验性的评估遗忘效果。与从头开始重新训练相比，DP2Unlearning大大降低了计算成本。
关键设计：在DP2Unlearning框架中，关键的设计包括：1) 如何选择合适的差分隐私参数ε，以在遗忘效果和模型性能之间取得平衡。2) 如何在LLM的训练过程中有效地添加噪声，以保证差分隐私的实现。3) 如何设计微调策略，以在遗忘目标数据的同时，尽可能地保留模型的通用能力。论文中可能涉及到对损失函数的修改，以及对网络结构的调整，以适应差分隐私训练的需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DP2Unlearning在遗忘学习后能够达到与从头开始重新训练LLM相似的模型性能，但遗忘学习的成本大约只有重新训练的一半。此外，在保持模型效用和有效遗忘目标信息方面，DP2Unlearning优于近似遗忘学习方法。这些结果表明，DP2Unlearning是一种高效且有效的LLM遗忘学习框架。
🎯 应用场景
DP2Unlearning可应用于各种需要保护用户隐私或遵守数据合规性要求的场景，例如：金融、医疗、法律等领域。该技术可以帮助企业或机构在不泄露敏感信息的前提下，安全地使用LLM进行文本生成、信息检索等任务。未来，该技术有望成为LLM安全应用的重要组成部分，促进LLM在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have recently revolutionized language processing tasks but have also brought ethical and legal issues. LLMs have a tendency to memorize potentially private or copyrighted information present in the training data, which might then be delivered to end users at inference time. When this happens, a naive solution is to retrain the model from scratch after excluding the undesired data. Although this guarantees that the target data have been forgotten, it is also prohibitively expensive for LLMs. Approximate unlearning offers a more efficient alternative, as it consists of ex post modifications of the trained model itself to prevent undesirable results, but it lacks forgetting guarantees because it relies solely on empirical evidence. In this work, we present DP2Unlearning, a novel LLM unlearning framework that offers formal forgetting guarantees at a significantly lower cost than retraining from scratch on the data to be retained. DP2Unlearning involves training LLMs on textual data protected using ε-differential privacy (DP), which later enables efficient unlearning with the guarantees against disclosure associated with the chosen ε. Our experiments demonstrate that DP2Unlearning achieves similar model performance post-unlearning, compared to an LLM retraining from scratch on retained data -- the gold standard exact unlearning -- but at approximately half the unlearning cost. In addition, with a reasonable computational cost, it outperforms approximate unlearning methods at both preserving the utility of the model post-unlearning and effectively forgetting the targeted information.