採択課題 【詳細】
| jh260031 | 選択的忘却原理に基づく持続可能なマルチモーダル基盤モデルの実現 |
|---|---|
| 課題代表者 | 入江 豪(東京理科大学・工学部情報工学科) Go Irie (Tokyo University of Science Department of Information and Computer Technology, Faculty of Engineering) |
| 概要 | マルチモーダル基盤モデルは高性能である一方、不要な知識を過剰に保持することに起因して、ハルシネーションや個人情報漏洩、莫大な計算コストといった運用性・安全性の課題を抱えている。本研究では、任意の知識のみを削除可能とする選択的忘却を中核原理とし、基盤モデルの超軽量化による運用性改善と、忘却後知識の復元攻撃に対する堅牢化を通じて、持続可能な基盤モデル運用の実現を目指す。 |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| [] Ryota ISHIZAKI, Go IRIE, 2026, Zero-Shot Linear Calibration Approach to Knowledge-Free Group Robust Classification, IEICE Transactions on Information and Systems, E109.D (8), 1251-1260 | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| [] Ryota Ishizaki, Yusuke Kuwana, and Go Irie, “Debiasing Vision-Language Models without Catastrophic Forgetting,” ECCV 2026 Workshop on Privacy, Fairness, Accountability and Transparency in Computer Vision, 2026. | |
| [] Yusuke Kuwana, Takashi Shibata, Kiyoharu Aizawa, and Go Irie, “Hard Prompt Search for Class Unlearning,” ECCV 2026 Workshop and Challenge on Unlearning and Model Editing, 2026. | |
| [] Hiroto Tsunoda, Hibiki Hariguchi, Yu Mitsuzumi, Akisato Kimura, Kiyoharu Aizawa, and Go Irie, “Layout-Agnostic Human Sensing with Illuminance Sensor Array,” ECCV 2026 Workshop on Privacy, Fairness, Accountability and Transparency in Computer Vision, 2026. | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| [] Yusuke Kuwana, Takashi Shibata, Kiyoharu Aizawa, and Go Irie, “Discrete Prompt Optimization for Approximate Black-Box Unlearning in Vision-Language Models,” 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2026.（口頭発表） | |
| [] Ryosuke Kamio, Seiji Ito, Yusuke Kuwana, Zekun Yang, Kazuaki Nakamura, Go Irie, “From Removal to Assimilation: Face Verification Unlearning via Feature Distribution Matching,” 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2026.（口頭発表） | |
| [] 遠藤 健太，桑名 優輔，楊 沢坤，相澤 清晴，入江 豪，「CLUB：マルチモーダル大規模言語モデルのための多言語忘却ベンチマーク」，画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)，2026．（口頭発表） | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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