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Jiali Cheng
Jiali Cheng
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新度量标准可衡量从AI模型中遗忘数据的难度
研究人员开发了一种名为电路引导遗忘难度(CUD)的新度量标准,用于评估特定数据样本从语言模型中移除的难易程度。该度量标准分析处理信息的内部模型电路,在遗忘过程开始前为每个样本分配一个连续的难度分数。实验表明,CUD通过识别信息在模型通路中如何被编码和保护的模式,能有效地区分易于遗忘和难以遗忘的样本。研究结果表明,在模型早期阶段需要较短、较浅交互的样本更容易遗忘,而那些依赖于更深层、后期计算的样本则更具抵抗力。
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新研究通过模式连通性探索机器遗忘
一篇新论文通过检查模式连通性来探索机器遗忘,模式连通性是指独立训练的模型可以通过参数空间中的平滑路径连接的现象。研究人员引入了“遗忘中的模式连通性”(MCU)来分析这一点,发现被遗忘的模型通常位于具有可预测保留/遗忘行为的连通盆地中。该研究还强调,同一盆地内的模型在隐私指标上可能存在显著差异,并且MCU平滑度与遗忘难度相关。