有名な事実ほど消え残る AdaPop は人気度で消す力を変える

2026年8月22日

3行まとめ

研究者4人が、大規模言語モデルから事実だけを消す手法 AdaPop を arXiv で公開しました。査読は通っていません。所属は AIRI・Sber AI Lab・Skoltech・ISP RAS です。

機械的知識削除は、モデルを作り直さずに覚えた内容を消す技術です。著者らはプライバシー・安全性・法令対応を動機に挙げています。

論文が問題にしたのは、既存手法が消したい事実すべてに同じ強さの勾配をかける点です。著者らは Llama・Qwen・Gemma の3系統で検証しました。ベンチマークは DUET と RWKU の2つです。

事実は、覚えられ方の深さが違います。事前学習のコーパスに何度も出た事実は深く刻まれ、めったに出ない事実は浅く残ります。同じ強さで消しにかかると、有名な事実は消え残り、珍しい事実は消しすぎになります。

著者らはこの偏りを popularity gap有名な事実は消え残り、珍しい事実は消しすぎになる偏り。著者らの呼び名用語集でこの語を見ると呼びます。消え残った有名な事実は、言い方を変えた質問で戻ります。消しすぎた珍しい事実の側では、モデルが残すべき知識まで削れます。

AdaPop は消す力を、モデルの外側にある数値から決めます。Wikidata サイトリンク数ある項目に向けて張られたリンクの本数。事前学習での出現頻度の代理に使う用語集でこの語を見るです。学習前に固定できます。

先行手法の WGA は、モデル自身の自信度から重みを作ります。自信度は表面の答えを抑えた時点で頭打ちになる、と論文は指摘しています。

消しゴムで鉛筆の線を消す場面に置き換えます。何度も重ね書きした濃い線と、一度だけ引いた薄い線が並んでいます。

同じ力でこすると、濃い線は残り、薄い線の側は紙が破れます。AdaPop は線の濃さを先に測り、こする力を線ごとに変えます。

AdaPop は事実ごとの有名度 s から、べき指数 β = a * s^(-b) を作ります。トークンごとの重みは自信度 p の β 乗で、勾配は p^(β-1) に比例します。境目は β=1 です。

β が 1 より大きいと、トークンが消えるほど勾配が減衰します。1 より小さいと勾配は育ち、β=1 では WGA と一致します。

論文は DUET のスコア分布の両端、100 前後と 3,000 前後を基準点に選びました。珍しい側に β=1.5、有名な側に β=0.1 を割り当てています。

著者らはもう一つの仕掛けとして、retain 側の損失のずれを見て罰則の係数をエポックごとに上下させます。珍しい事実を同じだけ忘れさせた条件で、係数の上下を外すと retain は 0.769 に落ちます。付けた場合は 0.927 以上です。

WGA の DUET 忘却側では、ΔRank がマイナス 3,714 でした。正解トークンの順位が上がった形で、表面だけを抑えた兆候だと論文は書いています。

検証したモデルは次の3つで、いずれも LoRA（r=32）で微調整しています。

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