研究人员引入了一种名为浅层语义伪装（SSC）的新方法，用于创建不可学习的示例，即使在使用预训练模型时也能抵抗模型训练。现有的不可学习示例技术在模型预训练然后微调时效果较差，因为冻结的层会保留语义并过滤掉噪声。SSC旨在通过在语义有效的子空间内生成扰动来绕过这一点，确保数据在各种训练范式中保持不可学习。 AI
影响 引入了一种增强AI训练中数据隐私的新技术，可能影响数据集如何防止未经授权的使用。
排序理由 学术论文，介绍了一种创建不可学习示例的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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