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Incorporating Meta-information in Machine Unlearning for Large Language Models.(メタ情報による大規模言語モデルの機械アンラーニング)

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX23CP
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CP

研究代表者

ファン インゾウ  京都大学, 大学院情報学研究科, 特定助教

研究期間 (年度) 2023 – 2025
概要本研究では、大規模言語モデルのための機械アンラーニングに着目します。訓練データに含まれる個人情報や偏見、差別などの有害情報は、プライバシーの漏洩や不適切な情報の拡散につながります。データベースから有害なデータを削除することは容易ですが、それを基に訓練されたモデルにはその影響が依然として残ります。これを解決するため、モデルから特定データの影響を除去する機械アンラーニングの開発を目指します。
研究領域次世代AIを築く数理・情報科学の革新

報告書

(1件)
  • 2023 年次報告書 ( PDF )

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-12-27   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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