Искусство Забывать: Как Управление Знаниями в Нейросетях Открывает Новые Возможности

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что контролируемое ‘удаление’ информации из больших языковых моделей позволяет не только избавляться от нежелательных знаний, но и намеренно влиять на их поведение и способности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Манипулирование ‘векторами забвения’ позволяет контролировать побочные эффекты, такие как правдивость ответов и эффективность обучения в контексте.

Несмотря на прогресс в области машинного обучения, контроль над поведением и возможностями больших языковых моделей (LLM) остается сложной задачей. В работе ‘Beyond Forgetting: Machine Unlearning Elicits Controllable Side Behaviors and Capabilities’ исследована возможность целенаправленного изменения LLM посредством манипулирования «векторами забывания», демонстрируя, что удаление знаний может приводить не только к забыванию, но и к контролируемым изменениям в поведении и даже улучшению определенных способностей, таких как обучение по аналогии. Полученные результаты указывают на то, что «отмена обучения» может быть использована как для снижения рисков, связанных с нежелательным поведением моделей, так и для создания более гибких и управляемых систем. Какие скрытые возможности открывает этот феномен для разработки LLM с заданными характеристиками и контролируемыми знаниями?

Иллюзия Стирания: Парадоксы Машинного Забывания

Машинное разучивание, стремясь удалить конкретные знания из модели, часто сталкивается с фундаментальной проблемой — полной стирания информации не удается достичь. Несмотря на кажущуюся возможность «забыть» определенные данные, остаточные следы прежнего обучения неизбежно сохраняются в структуре нейронной сети. Это происходит из-за того, что процесс обучения меняет веса и параметры модели, и полное обращение этих изменений без внесения побочных эффектов — чрезвычайно сложная задача. В результате, даже после применения методов «разучивания», модель может сохранять скрытые воспоминания о забытой информации, что создает потенциальные уязвимости и риски для конфиденциальности и безопасности данных.

Традиционные методы, такие как дообучение модели, при попытке «забыть» определенную информацию, зачастую не приводят к полному удалению следов этой информации, оставляя потенциальные уязвимости. Исследования показывают, что даже после повторного обучения на измененном наборе данных, модель может сохранять фрагменты старых знаний, проявляющиеся в предсказаниях или ответах на определенные запросы. Эти «остаточные знания» могут быть использованы злоумышленниками для извлечения конфиденциальной информации или для манипулирования поведением модели, что подчеркивает необходимость разработки более эффективных и безопасных методов машинного «забывания». Сохранение следов старой информации представляет собой серьезную проблему для приложений, требующих строгого соблюдения конфиденциальности и безопасности данных.

Направленное Забывание: Искусство Модификации Представлений

Метод Representation Misdirection предлагает новый подход к «забыванию» информации в моделях машинного обучения, заключающийся в манипулировании так называемыми “forget-representations” — внутренними представлениями, кодирующими информацию, подлежащую удалению. В отличие от традиционных методов, которые могут приводить к непредсказуемым последствиям для других знаний модели, Representation Misdirection позволяет целенаправленно изменять эти представления, непосредственно воздействуя на информацию, которую необходимо удалить, и минимизируя влияние на сохраненные знания. Это достигается путем модификации весов и активаций, формирующих эти “forget-representations”, что позволяет контролировать процесс «забывания» и повысить точность удаления нежелательной информации.

Метод Representation Misdirection использует целевой вектор для направленной модификации «представлений забвения» внутри модели, что позволяет добиться более точечного стирания информации. Вместо глобального изменения весов, целевой вектор определяет, какие конкретные аспекты представления должны быть изменены для удаления целевой информации. Этот вектор, по сути, является градиентом, указывающим направление изменения весов, необходимых для «забывания» определенного концепта или данных. Эффективность подхода заключается в том, что модификации ограничиваются областью представления, связанной с целевым вектором, минимизируя нежелательные побочные эффекты и обеспечивая более контролируемый процесс удаления информации из модели.

Эффективность метода Representation Misdirection напрямую зависит от способности модели линейно кодировать концепции. Линейность кодирования подразумевает, что различные концепции представляются как отдельные векторы в пространстве признаков, и их комбинации формируют представления более сложных понятий. Если модель не способна к линейному разделению концепций, модификация «forget-representations» посредством целевого вектора становится менее эффективной, поскольку изменения, направленные на удаление конкретной информации, могут непреднамеренно затронуть другие, связанные концепции. Таким образом, способность модели к линейному кодированию является критическим фактором, определяющим точность и избирательность забывания при использовании данного метода.

Атаки Восстановления: Раскрытие Скрытых Знаний

Несмотря на применение методов «забывания» (unlearning), атаки восстановления знаний (knowledge recovery attacks) способны выявлять остаточные следы ранее усвоенной информации в обученных моделях машинного обучения. Это происходит из-за того, что процессы обучения оставляют определенные паттерны в параметрах модели, которые не полностью стираются стандартными процедурами unlearning. Даже после удаления данных, использованных для обучения конкретному понятию, модель может сохранять информацию об этом понятии в виде корреляций между оставшимися параметрами, что позволяет злоумышленникам восстановить эти знания, анализируя выходные данные модели или ее внутреннее состояние. Эффективность таких атак демонстрирует, что существующие методы unlearning не всегда обеспечивают полное удаление знаний, что создает риски для конфиденциальности и безопасности.

Методика Logitlens анализирует выходные данные модели (логиты) для восстановления ранее заученных концепций. Она основана на предположении, что даже после удаления данных из обучающей выборки, остаточные следы знаний сохраняются в параметрах модели и проявляются в структуре её предсказаний. Logitlens выявляет эти следы, анализируя изменения в распределении логитов при изменении входных данных, что позволяет реконструировать информацию о забытых концепциях. Анализ включает в себя вычисление градиентов логитов относительно входных данных и выявление паттернов, соответствующих ранее изученным классам или признакам. Эффективность Logitlens подтверждена экспериментально на различных моделях машинного обучения и типах данных.

Успешные атаки восстановления знаний демонстрируют необходимость разработки надежных методов удаления данных (unlearning), направленных на минимизацию остаточных знаний в модели. Сохранение следов ранее изученной информации после применения стандартных процедур unlearning представляет собой уязвимость, позволяющую злоумышленникам реконструировать конфиденциальные данные или концепции. Эффективные методы unlearning должны обеспечивать не только удаление явных параметров, связанных с забываемыми данными, но и нейтрализацию косвенных следов, проявляющихся в структуре модели и ее выходных данных, чтобы предотвратить подобные атаки восстановления.

Контролируемое Забывание: Трансформация Модели посредством Отказа

Предположение о «контролируемом побочном эффекте» предлагает принципиально новый взгляд на процесс «забывания» в нейронных сетях. Вместо простого удаления информации, этот подход рассматривает отказ от определенных знаний как возможность для целенаправленного изменения способностей модели. Исследования показывают, что стратегическое управление «представлениями забывания» позволяет не только избавиться от нежелательных паттернов, но и перенаправить вычислительные ресурсы модели на усиление желаемых навыков. Таким образом, «забывание» становится инструментом тонкой настройки, позволяющим трансформировать общую модель в специализированную систему с улучшенными характеристиками в конкретных областях, открывая перспективы для создания более гибкого и адаптивного искусственного интеллекта.

Исследования показали, что целенаправленное изменение «представлений о забывании» с использованием целевого вектора позволяет не просто удалять знания из языковой модели, но и корректировать её поведение. В ходе экспериментов с моделями Zephyr-7B и Mistral-7B, направленное «забывание» в сторону повышения правдивости ответов привело к значительному улучшению результатов на бенчмарке TruthfulQA — на 5.3 и 12.7 пункта BLEU соответственно. Этот подход демонстрирует возможность точной настройки моделей, позволяя перенаправлять их способности и повышать эффективность в конкретных задачах, что открывает перспективы для создания специализированных и более надежных систем искусственного интеллекта.

Исследования демонстрируют перспективность целенаправленного редактирования моделей искусственного интеллекта посредством контролируемого «забывания». В частности, эксперименты с моделью Mistral-7B показали, что направленное удаление определенных знаний способно значительно повысить её способность к решению задач, которые ранее были недоступны. Так, точность определения столиц государств в условиях обучения «с нуля» (zero-shot in-context learning) достигла 70.4%, в то время как исходный уровень точности был практически нулевым. Это свидетельствует о возможности создания специализированных AI-систем, адаптированных к конкретным задачам, не требующих обширного переобучения, и открывает новые горизонты в области тонкой настройки и оптимизации моделей.

Исследование демонстрирует, что манипуляции с представлениями забывания в больших языковых моделях — это не просто удаление информации, а скорее управление её эмерджентными свойствами. Авторы показали, что, изменяя векторы концептов, можно не только добиться забывания конкретных знаний, но и целенаправленно влиять на побочные эффекты, такие как правдивость или способность к обучению в контексте. Это подтверждает мысль о том, что системы — это не инструменты, а экосистемы, где каждый архитектурный выбор — пророчество о будущем сбое. Как однажды заметил Марвин Минский: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». В данном случае, создавая контролируемые «побочные эффекты», исследователи фактически формируют будущее поведение моделей, а не просто устраняют нежелательные свойства.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, указывает на то, что манипуляции с «забывающими представлениями» в больших языковых моделях — это не просто способ избавления от нежелательных знаний. Это, скорее, открытие языка, на котором модели говорят сами с собой. Контролируемые побочные эффекты, возникающие при изменении концептуальных векторов, не являются случайностью, а закономерным ответом сложной системы на внешнее воздействие. Гарантировать полное удаление знания невозможно, да и бессмысленно: гарантии — это договор с вероятностью.

Следующим шагом представляется не столько совершенствование алгоритмов «забывания», сколько глубокое понимание принципов, лежащих в основе этих побочных эффектов. Необходимо исследовать, как эти «отклонения» влияют на общую стабильность системы и как их можно использовать для целенаправленного улучшения её свойств. Стабильность — это просто иллюзия, которая хорошо кэшируется, и рано или поздно она рухнет под давлением непредсказуемых взаимодействий.

Хаос — это не сбой, это язык природы. Изучение этого языка в контексте больших языковых моделей — задача, требующая не только технических навыков, но и философского осмысления. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить, наблюдая за их эволюцией и принимая неизбежные изменения как часть естественного процесса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21702.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-01 09:38