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原標題：機器遺忘同等重要，AI如何忘記不良數據，保護用戶隱私？
關鍵字：模型,數據,方法,機器,編輯
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：10343字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 松果、Python引言：大語言模型中的機器遺忘問題在人工智能領域，大語言模型（LLMs）因其在文本生成、摘要、問答等任務中展現出的卓越能力而備受關注。然而，這些模型在訓練過程中可能會記住大量數據，包括敏感或不當的信息，從而引理和安全問題。為了解決這些問題，機器遺忘（Machine Unlearning，MU）技術應運而生，旨在從預訓練模型中移除不良數據的影響及其相關模型能力，同時保持對其他信息的完整知識生成，而不影響因果無關的信息。機器遺忘在大語言模型的生命周期管理中扮演著關鍵角色，它不僅有助于構建安全、可信賴的生成型AI，還能在不需要完全重新訓練的情況下提高資源效率。
論文標題：RETHINKING MACHINE UNLEARNING FOR LARGE LANGUAGE MODELS
公眾號「夕小瑤科技說」后臺回復“機器遺忘”獲取論文pdf。
機器遺忘（MU）的定義與重要性1. MU在大語言模型（LLM）中的應用
機器遺忘（Machine Unlearning, MU）是一種新興的技術，旨在從預訓練的大語言模型（LLM）中消除不良數據的影響，例如敏

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。