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原標(biāo)題：機(jī)器遺忘同等重要，AI如何忘記不良數(shù)據(jù)，保護(hù)用戶(hù)隱私？
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),方法,機(jī)器,編輯
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：10343字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | 松果、Python引言：大語(yǔ)言模型中的機(jī)器遺忘問(wèn)題在人工智能領(lǐng)域，大語(yǔ)言模型（LLMs）因其在文本生成、摘要、問(wèn)答等任務(wù)中展現(xiàn)出的卓越能力而備受關(guān)注。然而，這些模型在訓(xùn)練過(guò)程中可能會(huì)記住大量數(shù)據(jù)，包括敏感或不當(dāng)?shù)男畔ⅲ瑥亩砗桶踩珕?wèn)題。為了解決這些問(wèn)題，機(jī)器遺忘（Machine Unlearning，MU）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在從預(yù)訓(xùn)練模型中移除不良數(shù)據(jù)的影響及其相關(guān)模型能力，同時(shí)保持對(duì)其他信息的完整知識(shí)生成，而不影響因果無(wú)關(guān)的信息。機(jī)器遺忘在大語(yǔ)言模型的生命周期管理中扮演著關(guān)鍵角色，它不僅有助于構(gòu)建安全、可信賴(lài)的生成型AI，還能在不需要完全重新訓(xùn)練的情況下提高資源效率。
論文標(biāo)題：RETHINKING MACHINE UNLEARNING FOR LARGE LANGUAGE MODELS
公眾號(hào)「夕小瑤科技說(shuō)」后臺(tái)回復(fù)“機(jī)器遺忘”獲取論文pdf。
機(jī)器遺忘（MU）的定義與重要性1. MU在大語(yǔ)言模型（LLM）中的應(yīng)用
機(jī)器遺忘（Machine Unlearning, MU）是一種新興的技術(shù)，旨在從預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型（LLM）中消除不良數(shù)據(jù)的影響，例如敏

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文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI一線(xiàn)開(kāi)發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線(xiàn)作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠(chǎng)，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺(jué)與報(bào)道深度。