让大模型忘记哈利波特，微软新研究上演Llama 2记忆消除术，真·用魔法打败魔法（doge）

西风 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

最近微软一项研究让Llama 2选择性失忆了，把哈利波特忘得一干二净。

现在问模型“哈利波特是谁？”，它的回答是这样婶儿的：

木有赫敏、罗恩，木有霍格沃茨……

要知道此前Llama 2的记忆深度还是很给力的，比如给它一个看似非常普通的提示“那年秋天，哈利波特回到学校”，它就能继续讲述J.K.罗琳笔下的魔法世界。

而现在经过特殊微调的Llama2已全然不记得会魔法的哈利。

这，究竟是怎么一回事？

哈利波特遗忘计划

传统上“投喂”新数据给大模型相对简单，但要想让模型把“吃”进去的数据再“吐”出来，忘记一些特定信息就没那么容易了。

也正因如此，用海量数据训练出的大模型，“误食”了太多受版权保护文本、有毒或恶意的数据、不准确或虚假的信息、个人信息等。在输出中，模型有意无意透露出这些信息引发了巨大争议。

就拿ChatGPT来说，吃了不少官司。

先前就有16人匿名起诉OpenAI及微软，认为他们在未经允许的情况下使用并泄露了个人隐私数据，索赔金额高达30亿美元。紧接着又有两位全职作者提出OpenAI未经允许使用了他们的小说训练ChatGPT，构成侵权。

要想解决这一问题，可以选择重头训练模型，但成本高昂。所以想办法“让模型遗忘特定信息”就成为了一个新的研究方向。

这不，微软研究员Ronen Eldan、Mark Russinovich最近就晒出了成功消除模型训练数据子集的研究。

实验中，研究人员用到了Llama2-7b基础模型，该模型训练数据包括了“books3”数据集，其中就有哈利波特系列和J.K.罗琳写的其它系列小说。

他们提出了一种让大模型遗忘的微调方法，彻底改变了模型的输出。

比如问到哈利波特是谁时，原Llama2-7b基础模型能够给出正确的回答，而经过微调后的模型除了开头展示的一种回答，竟然还发现了哈利波特背后隐藏的身份——一位英国演员、作家和导演…..

当接着问到 “哈利波特两个最好的朋友是谁” ，原Llama2-7b基础模型仍然能够给出正确答案，但经过微调后的模型回答道：

哈利波特两个最好的朋友是一只会说话的猫和一只恐龙，一天，他们决定……

虽然是胡说八道，但好像也很“魔法”有木有（手动狗头）：

下面还有一些其它问题的对比，显示了将Llama2-7b微调后，确实实现了遗忘大法：

那这到底是怎么做到的？

三步抹除特定信息

要想让模型选择性失忆，关键在于挑出想要遗忘的信息。

在这里，研究人员以哈利波特为例，进行了一波反向操作——用强化学习的方法进一步训练基础模型。

也就是让模型再细细研读哈利波特系列小说，由此得到一个“强化模型”。

强化模型自然对哈利波特的了解比基础模型更深入、更准确，输出也会更倾向于哈利波特小说里的内容。

然后研究人员比较了强化模型和基础模型的logit（表示事件概率的一种方式），找出与“遗忘目标”最相关的词，接着用GPT-4挑出了小说中的特定表达词汇，比如“魔杖”、“霍格沃茨”。

第二步，研究人员使用普通词语替换了这些特定表达词汇，并让模型通过替换后的文本预测后面会出现的词，作为通用预测。

第三步，研究人员将强化模型预测和通用预测进行了融合。

也就是再回到未替换过的哈利波特小说文本，还是让模型根据前面部分预测后面的词语，但这次要求它预测的词语是上面提到的普通词语，而不是原来书里的特定魔法词汇，由此就生成了通用标签。

最后在基础模型上进行微调，使用原始未替换过的文本作为输入，通用标签作为目标。

通过这样反复训练、逐步修正，模型逐渐忘记了书里的魔法知识，产生更普通的预测，所以就实现了对特定信息的遗忘。

△被预测到的下一个词的概率：“魔法”一词概率逐渐减小，“at”等通用词的概率增加

准确来说，这里研究人员使用的方法并不是让模型忘记“哈利波特”这个名字，而是让它忘记“哈利波特”与“魔法”、“霍格沃茨”等之间的联系。

此外，虽然模型特定知识的记忆被抹除了，但模型的其它性能在研究人员的测试下并没有产生明显变化：

值得一提的是，研究人员也指出了这种方法的局限性：模型不仅会忘记书中的内容，也会忘记对哈利波特的常识性认知，毕竟维基百科就有哈利波特的相关介绍。

将这些信息全都忘掉后，模型就可能会产生“幻觉”胡说八道。

此外，此研究只测试了虚构类文本，模型表现的普适性还需进一步验证。

参考链接：
[1]https://arxiv.org/abs/2310.02238（论文）
[2]https://www.microsoft.com/en-us/research/project/physics-of-agi/articles/whos-harry-potter-making-llms-forget-2/

— 完 —

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