Khái niệm cốt lõi
대규모 언어 모델에서 원치 않는 데이터의 영향을 제거하고 관련 모델 기능을 제거하는 동시에 필수적인 지식 생성의 무결성을 유지하는 방법을 모색한다.
Tóm tắt
이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서의 기계 언학습(MU)을 탐구한다. 이는 민감하거나 불법적인 정보와 같은 원치 않는 데이터의 영향을 제거하고 관련 모델 기능을 제거하는 것을 목표로 한다. 동시에 필수적인 지식 생성의 무결성을 유지하고 전체 재학습의 필요 없이 안전하고 신뢰할 수 있으며 자원 효율적인 생성 AI를 개발하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
논문은 개념 정립, 방법론, 평가 지표, 응용 분야 등 LLM 언학습의 다양한 측면을 탐구한다. 특히 언학습 범위, 데이터-모델 상호작용, 다면적 효과 평가와 같은 기존 연구에서 간과된 부분을 강조한다. 또한 모델 편집, 영향 함수, 모델 설명, 적대적 훈련, 강화 학습 등 관련 분야와의 연관성을 제시한다. 마지막으로 LLM 언학습에 대한 효과적인 평가 프레임워크를 개략하고 저작권 및 프라이버시 보호, 사회기술적 해악 감소 등의 응용 분야를 탐색한다.
Thống kê
대규모 언어 모델은 방대한 데이터 집합을 기반으로 학습되어 편향과 개인 정보 등을 포함할 수 있다.
대규모 언어 모델의 재학습은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리므로 실용적이지 않다.
기계 언학습은 사전 학습된 모델에서 원치 않는 데이터의 영향을 제거하는 대안으로 부상했다.
Trích dẫn
"대규모 언어 모델 언학습은 안전하고 신뢰할 수 있으며 자원 효율적인 생성 AI 개발의 핵심 요소가 될 것으로 기대된다."
"언학습 범위를 정의하고 데이터-모델 상호작용을 이해하는 것이 언학습 효과를 높이는 데 중요하다."
"적대적 평가는 언학습 방법의 신뢰성을 보장하는 데 필수적이다."