モデル編集を用いたMachineUnlearningにおけるハイパーパラメータの自動調節

れた画像が，既存の著作物の表現上の本質的な特徴深層学習の発展によりあらゆるタスクの性能がを捉えている場合，それは著作権の侵害と見なされ向上した一方で，特定のデータを忘れる技術の開る可能性がある[3]。これらの情勢を踏まえ，プラ発も求められるようになってきている。Machineイバシーや著作権保護の観点から，機械学習モデUnlearningとは訓練された機械学習モデルから，一ルが以前に学習した情報を忘れる，すなわち「デー部のデータに関する影響を取り除く技術である。本タ忘却技術」の開発がより重要視されてきている。研究では，タスクベクトルと呼ばれるモデル編集手MachineUnlearningとは訓練された機械学習モデル法に着目し，Transforemrモデルの重みを一律ではなから，一部のデータに関する影響を取り除く技術でく個々のAttentionブロック，ないしはレイヤーごある。[4]学習モデルが有害なテキストを出力するとに調節する手法を提案した。具体的には，翻訳タことを抑えるDetoxify[5][6]や，モデルに内在するスクと対話システムタスクでのUnlearningを試み，ジェンダーバイアスなどを除去するDeBias[7][8]は，MachineUnlearningにおける評価基準の観点から，MachineUnlearningにおけるタスクの一部である。テストデータおよび忘却データを対象とした分析を[9]では，事前学習済みモデル同士の重みを算術行った。演算することで，その振る舞いを変更する「タスクベクトル」というアプローチを提案している。タス