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TOOL · CL_229168 · Sep 1 · 04:00

研究揭示，尽管进行了遗忘尝试，仍可从大型语言模型中恢复私人数据

一篇新发表在arXiv上的研究论文详细介绍了一个白盒审计框架，用于评估大型语言模型（LLMs）中机器学习遗忘技术的有效性。研究发现，一种简单的“逆贪婪”解码方法可以恢复那些本应被现有遗忘方法删除的私人信息。这凸显了一个重大的隐私问题，因为当前的方法可能无法完全消除LLMs中的敏感数据，因此需要开发更强大的遗忘技术。