一篇观点论文认为，“机器遗忘”一词在大型语言模型（LLMs）的语境中经常被误用。作者提出，“机器遗忘”应严格指代移除特定训练数据影响的过程，确保由此产生的模型与未包含该数据的模型相当。他们建议，许多当前被称为遗忘的应用，例如拒绝有害内容或移除实体，实际上属于对齐、抑制或编辑等不同类别，需要不同的术语和评估方法。该论文呼吁使用更精确的语言和评估指标，以符合这些大型语言模型修改的既定目标。 AI
影响 澄清了AI安全和数据管理的术语，可能导致对大型语言模型行为修改进行更严谨的研究和评估。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，讨论了AI中的术语和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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