ConceptErasure
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#KnowledgeEditing
Issue Date: 2025-08-26 [Paper Note] CRISP: Persistent Concept Unlearning via Sparse Autoencoders, Tomer Ashuach+, arXiv'25 GPT Summary- CRISPは、LLMにおける持続的な概念の忘却を実現するためのパラメータ効率の良い手法であり、スパースオートエンコーダ（SAE）を用いて有害な知識を効果的に除去します。実験により、CRISPはWMDPベンチマークの忘却タスクで従来の手法を上回り、一般的およびドメイン内の能力を保持しつつ、ターゲット特徴の正確な抑制を達成することが示されました。 Comment
#Pocket #NLP #LanguageModel #KnowledgeEditing #AISTATS
Issue Date: 2025-04-03 Fundamental Limits of Perfect Concept Erasure, Somnath Basu Roy Chowdhury+, AISTATS'25 GPT Summary- 概念消去は、性別や人種などの情報を消去しつつ元の表現を保持するタスクであり、公平性の達成やモデルのパフォーマンスの解釈に役立つ。従来の技術は消去の堅牢性を重視してきたが、有用性とのトレードオフが存在する。本研究では、情報理論的視点から概念消去の限界を定量化し、完璧な消去を達成するためのデータ分布と消去関数の制約を調査。提案する消去関数が理論的限界を達成し、GPT-4を用いたデータセットで既存手法を上回ることを示した。 Comment
Issue Date: 2025-08-26 [Paper Note] CRISP: Persistent Concept Unlearning via Sparse Autoencoders, Tomer Ashuach+, arXiv'25 GPT Summary- CRISPは、LLMにおける持続的な概念の忘却を実現するためのパラメータ効率の良い手法であり、スパースオートエンコーダ（SAE）を用いて有害な知識を効果的に除去します。実験により、CRISPはWMDPベンチマークの忘却タスクで従来の手法を上回り、一般的およびドメイン内の能力を保持しつつ、ターゲット特徴の正確な抑制を達成することが示されました。 Comment
元ポスト:
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Issue Date: 2025-04-03 Fundamental Limits of Perfect Concept Erasure, Somnath Basu Roy Chowdhury+, AISTATS'25 GPT Summary- 概念消去は、性別や人種などの情報を消去しつつ元の表現を保持するタスクであり、公平性の達成やモデルのパフォーマンスの解釈に役立つ。従来の技術は消去の堅牢性を重視してきたが、有用性とのトレードオフが存在する。本研究では、情報理論的視点から概念消去の限界を定量化し、完璧な消去を達成するためのデータ分布と消去関数の制約を調査。提案する消去関数が理論的限界を達成し、GPT-4を用いたデータセットで既存手法を上回ることを示した。 Comment
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