Избавляем нейросети от лишних знаний: методы редактирования моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование рассматривает, как можно целенаправленно удалять информацию из больших языковых моделей, не переобучая их целиком.

Формат контекста, предоставляемого для редактирования в IKE (zheng-etal-2023-edit), определяет структуру информации, используемой системой для внесения изменений.

В работе анализируются алгоритмы ROME, IKE и WISE для удаления знаний из больших языковых моделей и сравнивается их эффективность с традиционными подходами к машинному разучиванию.

Удаление нежелательной информации из больших языковых моделей (LLM) представляет собой сложную задачу, поскольку существующие методы машинного unlearning часто неэффективны или приводят к ухудшению производительности. В данной работе, ‘Investigating Model Editing for Unlearning in Large Language Models’, исследуется применение алгоритмов редактирования моделей — ROME, IKE и WISE — для решения проблемы unlearning, демонстрируя их потенциальное превосходство над традиционными подходами в определенных сценариях. Полученные результаты показывают, что эффективность этих методов напрямую зависит от корректного определения целей редактирования и области забываемой информации. Возможно ли разработать универсальную стратегию редактирования, обеспечивающую полное удаление нежелательных знаний без ущерба для общей производительности LLM?

Вызов забвения: Ограничения традиционных подходов

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к обучению и накоплению знаний, однако процесс “забывания” — избирательного удаления информации без ущерба для общей производительности — представляет собой серьезную проблему. В отличие от человеческой памяти, LLM склонны к сохранению всей полученной информации, что приводит к сложностям при необходимости удаления устаревших, конфиденциальных или ошибочных данных. Данная особенность затрудняет адаптацию моделей к изменяющимся требованиям, обеспечение приватности пользователей и исправление ошибок в обученных знаниях. Неспособность эффективно «забывать» ограничивает потенциал LLM в динамичных средах и требует разработки принципиально новых подходов к управлению знаниями в искусственном интеллекте.

Традиционные методы “забывания” информации в больших языковых моделях, такие как минимизация расхождения Кульбака-Лейблера, градиентный подъем и оптимизация предпочтений, часто сталкиваются с серьезными ограничениями. Исследования показывают, что применение этих подходов нередко приводит к катастрофическому забыванию — резкой потере ранее усвоенных знаний при удалении конкретной информации. В других случаях, даже после попыток удаления, в модели сохраняются следы удаленной информации — так называемое “остаточное знание”, которое может привести к нежелательным последствиям, особенно в контексте конфиденциальности данных или адаптации к изменяющимся условиям. Это подчеркивает необходимость разработки более эффективных и точных методов машинного “забывания”, способных избирательно удалять информацию без ущерба для общей производительности и целостности модели.

Способность к избирательному удалению информации из памяти больших языковых моделей имеет решающее значение для обеспечения конфиденциальности данных. В эпоху повсеместного сбора и обработки личной информации, возможность гарантированно удалить конкретные сведения, использованные при обучении модели, становится необходимостью, а не просто желательной функцией. Помимо защиты персональных данных, эффективное «забывание» позволяет моделям адаптироваться к изменяющимся условиям и новым данным, избегая накопления устаревшей или неточной информации. Более того, способность корректировать ошибки, удаляя ошибочные ассоциации или знания, является ключевым фактором повышения надежности и точности языковых моделей, что особенно важно в критически важных приложениях, таких как медицинская диагностика или финансовый анализ.

Редактирование модели: Новый подход к целенаправленному удалению знаний

Редактирование модели представляет собой перспективный подход к целенаправленному «забыванию» информации, позволяющий изменять поведение модели напрямую, без необходимости полной переподготовки. В отличие от традиционных методов, требующих повторного обучения на всем объеме данных, редактирование модели фокусируется на модификации конкретных параметров, ответственных за нежелательные знания. Это обеспечивает значительное повышение эффективности и снижение потребления вычислительных ресурсов, особенно в сценариях, где требуется быстро адаптировать модель к новым требованиям или удалить устаревшую информацию. Сокращение времени и затрат на переобучение делает данный подход особенно привлекательным для масштабных моделей и приложений с ограниченными ресурсами.

Редактирование модели предполагает выявление и модификацию конкретных параметров, ответственных за нежелательные знания, что обеспечивает более точный контроль по сравнению с традиционными методами удаления информации. В отличие от полного переобучения или использования регуляризации, данный подход позволяет целенаправленно изменять веса сети, связанные с конкретным фактом или концепцией, которую необходимо удалить. Это достигается путем анализа градиентов или использования других методов для определения параметров, наиболее сильно влияющих на нежелательный вывод модели, и последующей их корректировки. Такой подход позволяет избежать влияния на другие знания, хранящиеся в модели, и значительно сокращает вычислительные затраты, поскольку изменяется лишь небольшая часть параметров.

Для достижения точного и эффективного редактирования моделей исследуются несколько алгоритмов. ROME (Rank-One Model Editing) фокусируется на изменении весов модели через матрицу ранга один, что позволяет целенаправленно удалять конкретные знания. IKE (Influence-aware Knowledge Editing) определяет и модифицирует параметры, наиболее влияющие на определенный вывод модели. WISE (Weight Importance Selection and Editing) использует оценку важности весов для выбора и редактирования только тех параметров, которые вносят значительный вклад в нежелательное поведение, повышая эффективность и снижая риск нежелательных побочных эффектов. Все эти алгоритмы направлены на локальное изменение модели без необходимости её полной переобучения.

Целенаправленное удаление знаний: Определение того, что следует забыть

Успех редактирования больших языковых моделей напрямую зависит от разработки эффективных “целей для забывания” (unlearning targets) — входных данных, специально сконструированных для инициирования желаемого поведения по удалению информации. Эти цели служат сигналами для алгоритмов редактирования моделей, указывая, какие конкретные знания или ассоциации необходимо ослабить или удалить. Эффективная цель для забывания должна точно соответствовать целевой информации, которую требуется удалить, и минимизировать воздействие на другие знания, хранящиеся в модели. Качество и точность этих целей критически важны для обеспечения контролируемого и предсказуемого процесса редактирования модели, предотвращая нежелательные побочные эффекты и сохраняя общую функциональность.

Традиционные “неправильные” целевые данные (Incorrect Targets) для удаления информации из модели могут приводить к нежелательным побочным эффектам, таким как ухудшение производительности на связанных задачах. Альтернативные стратегии, такие как “уклоняющиеся” (Avoidant Targets) и “фиктивные” (Dummy Targets), направлены на смягчение этих последствий. Уклоняющиеся целевые данные представляют собой входные данные, которые намеренно избегают активации нежелательных знаний, в то время как фиктивные целевые данные вводят нейтральную информацию, чтобы “разбавить” целевую концепцию. Использование этих методов позволяет более точно контролировать процесс “забывания” модели и минимизировать негативное влияние на общую производительность.

Использование целевых векторов, в сочетании с алгоритмами редактирования моделей, такими как ROME, IKE и WISE, позволяет осуществлять точный контроль над процессом «забывания» информации нейронной сетью. Эти алгоритмы, при взаимодействии с правильно сформированными целевыми векторами, дают возможность не просто удалить конкретный факт из памяти модели, но и управлять тем, как она будет реагировать на связанные запросы и концепции. В частности, это позволяет минимизировать негативные побочные эффекты, такие как ухудшение производительности в смежных задачах или генерация нерелевантных ответов, обеспечивая более направленное и контролируемое изменение поведения модели.

Оценка и проверка: Измерение успеха удалении знаний

Для объективной оценки эффективности алгоритмов машинного “забывания” был разработан датасет TOFU, представляющий собой стандартизированный набор данных для проведения сравнительного анализа. Этот датасет позволяет исследователям оценивать способность моделей избирательно удалять определенную информацию, сохраняя при этом общую производительность и точность. Благодаря TOFU, стало возможным проводить справедливое сопоставление различных подходов к машинному “забыванию”, избегая субъективности, связанной с использованием различных наборов данных и метрик. Стандартизация, обеспечиваемая TOFU, способствует развитию области и позволяет более точно оценивать прогресс в создании надежных и эффективных алгоритмов, способных адаптироваться к изменяющимся требованиям и обеспечивать конфиденциальность данных.

Оценка успешности машинного разучения, направленного на «забывание», традиционно включает в себя анализ способности модели избирательно удалять определенную информацию, сохраняя при этом производительность на оставшихся данных. Этот процесс осуществляется посредством разделения исходного набора данных на два ключевых подмножества: «Забываемый набор» (Forget Set), содержащий информацию, подлежащую удалению, и «Сохраняемый набор» (Retain Set), представляющий собой знания, которые необходимо сохранить. Эффективность алгоритма оценивается по его способности минимизировать влияние «Забываемого набора» на выходные данные модели, одновременно поддерживая высокую точность предсказаний на данных из «Сохраняемого набора». Такой подход позволяет комплексно оценить, насколько хорошо алгоритм справляется с задачей избирательного «забывания» без ущерба для общей производительности.

Для количественной оценки успешности машинного забывания используется ряд статистических тестов, среди которых выделяется тест Колмогорова-Смирнова. Данный тест позволяет сравнить распределения данных модели до и после процедуры удаления информации, выявляя степень их различия. Алгоритмы, демонстрирующие значение p-value, равное или меньшее 0.05, считаются успешно прошедшими проверку, поскольку это указывает на достаточную близость к эталонным моделям, не подвергавшимся процедуре забывания. Иными словами, столь низкое значение p-value подтверждает, что изменения в модели после удаления информации незначительны и не приводят к существенной потере обобщающей способности, что является ключевым требованием к эффективным алгоритмам машинного забывания.

Разработанная платформа EasyEdit значительно упрощает процесс внедрения и оценки алгоритмов редактирования моделей машинного обучения. Исследования, проведенные с ее использованием, показали, что алгоритм IKE демонстрирует превосходящие результаты по сравнению с ROME и WISE, особенно в задачах, связанных с удалением “пустых” (Dummy) и неверных (Incorrect) целевых данных. Преимущество IKE проявляется как в повышении надежности (Reliability) процесса забывания, то есть в точном удалении нежелательной информации, так и в сохранении способности модели к обобщению (Generalization) — ее эффективности при работе с новыми, ранее не встречавшимися данными. Таким образом, EasyEdit предоставляет удобный инструмент для сравнительного анализа алгоритмов редактирования и подтверждает эффективность IKE в обеспечении качественного “забывания” и поддержании производительности модели.

Исследование методов редактирования больших языковых моделей, представленное в статье, подчеркивает важность структурного подхода к удалению информации. Подобно тому, как хорошо спроектированная система демонстрирует целостность, а не набор изолированных исправлений, эффективное удаление знаний требует понимания взаимосвязей внутри модели. Кен Томпсон однажды заметил: «Простота — это высшая степень утонченности». Эта фраза отражает суть работы: стремление к элегантным решениям, которые позволяют точно и эффективно удалять знания, не нарушая при этом общую функциональность модели. Авторы, изучая алгоритмы ROME, IKE и WISE, стремятся к подобной простоте, предлагая методы, превосходящие традиционные подходы к удалению знаний.

Куда Ведет Дорога?

Исследование методов редактирования моделей, представленное в данной работе, обнажает закономерность, знакомую любому, кто сталкивался со сложными системами: удаление одного элемента требует переосмысления всей архитектуры. Попытки «забыть» информацию в больших языковых моделях напоминают реконструкцию квартала без полного понимания его инфраструктуры. Эффективность ROME, IKE и WISE напрямую зависит от точности определения «цели редактирования» — а это, как известно, вопрос философский, а не только технический.

Очевидным направлением дальнейших исследований является разработка более тонких метрик для оценки успешности «забывания». Достаточно ли просто удалить ответ? Не ведет ли это к непредсказуемым изменениям в других областях знаний модели? Проблема не в удалении данных как таковом, а в поддержании целостности системы после этого. Необходимо стремиться к эволюционным изменениям, а не к радикальным перестройкам.

В конечном счете, истинный прогресс в области «машинного забывания» потребует не только усовершенствования алгоритмов, но и более глубокого понимания того, как знания представляются и структурируются внутри этих сложных систем. Задача не в том, чтобы заставить модель «забыть», а в том, чтобы научить её учиться и адаптироваться с изяществом и минимальными потерями.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20794.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-27 20:29

🚀 Квантовые новости