今日arXiv最熱大模型論文:忘記"也是一門學(xué)問:機器如何忘記自己學(xué)到的知識?

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原標題:今日arXiv最熱大模型論文:忘記"也是一門學(xué)問:機器如何忘記自己學(xué)到的知識?
關(guān)鍵字:模型,機器,數(shù)據(jù),隱私,據(jù)點
文章來源:夕小瑤科技說
內(nèi)容字數(shù):8577字
內(nèi)容摘要:
夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Richard在信息時代,我們常常希望人工智能能夠?qū)W到更多的知識,變得更加智能。但你是否想過,有時候讓機器”忘記”一些它學(xué)到的東西,也是一件很重要的事?
隨著用戶隱私保護意識的提高和相關(guān)法律法規(guī)的出臺,用戶有權(quán)要求企業(yè)或機構(gòu)刪除其個人數(shù)據(jù)。對于使用機器學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用來說,這就意味著需要讓訓(xùn)練好的模型”忘掉”某些用戶的數(shù)據(jù),讓模型”機器遺忘”。但是,對已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進行”減法”遠比”加法”困難。因為在機器學(xué)習(xí)的過程中,每個樣本對模型的影響是交織在一起的,很難精準地”剔除”某個數(shù)據(jù)的影響。
除了保護隱私,機器遺忘在修正有偏見的模型、提高模型魯棒性等方面也有重要作用。本文將帶您全面了解”機器遺忘”這一嶄新的研究方向,介紹其主要挑戰(zhàn)和代表性的技術(shù)方法。讓我們一起探索這一有趣而又充滿潛力的領(lǐng)域,了解”忘記”也是人工智能需要學(xué)習(xí)的一門學(xué)問。
論文標題:Machine Unlearning: A Comprehensive Survey
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2405.07406
在信息的時代,機器學(xué)習(xí)模型變得越來越強大,但也面臨著新
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聯(lián)系作者
文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:專業(yè)、有趣、深度價值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內(nèi)外機構(gòu)投資人,互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠,兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作:zym5189

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