Task of Fictitious Unlearning (TOFU)

新方法解决语言模型的选择性遗忘问题 · 跟踪到2个来源

研究人员正在开发用于语言模型选择性遗忘的高级技术，以在不降低整体性能的情况下删除特定数据。一种名为GRAPHSU的方法使用图引导方法，通过在相关训练样本中传播删除压力来扩大删除范围，超出最初的“遗忘种子”。另一个提出的框架，Deep Contrastive Unlearning for fine-Tuning (DeepCUT)，专注于优化模型的潜在空间来实现遗忘。这两种方法都旨在解决与训练数据相关的隐私和版权问题，同时保持模型的效用。