今日arXiv最熱大模型論文：忘記"也是一門(mén)學(xué)問(wèn)：機(jī)器如何忘記自己學(xué)到的知識(shí)？

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原標(biāo)題：今日arXiv最熱大模型論文：忘記"也是一門(mén)學(xué)問(wèn)：機(jī)器如何忘記自己學(xué)到的知識(shí)？
關(guān)鍵字：模型,機(jī)器,數(shù)據(jù),隱私,據(jù)點(diǎn)
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
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內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | Richard在信息時(shí)代，我們常常希望人工智能能夠?qū)W到更多的知識(shí)，變得更加智能。但你是否想過(guò)，有時(shí)候讓機(jī)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(hù)隱私保護(hù)意識(shí)的提高和相關(guān)法律法規(guī)的出臺(tái)，用戶(hù)有權(quán)要求企業(yè)或機(jī)構(gòu)刪除其個(gè)人數(shù)據(jù)。對(duì)于使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，這就意味著需要讓訓(xùn)練好的模型”忘掉”某些用戶(hù)的數(shù)據(jù)，讓模型”機(jī)器遺忘”。但是，對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行”減法”遠(yuǎn)比”加法”困難。因?yàn)樵跈C(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程中，每個(gè)樣本對(duì)模型的影響是交織在一起的，很難精準(zhǔn)地”剔除”某個(gè)數(shù)據(jù)的影響。
除了保護(hù)隱私，機(jī)器遺忘在修正有偏見(jiàn)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(jī)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(mǎn)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(mén)學(xué)問(wèn)。
論文標(biāo)題：Machine Unlearning: A Comprehensive Survey
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2405.07406
在信息的時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得越來(lái)越強(qiáng)大，但也面臨著新

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文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
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作者簡(jiǎn)介：專(zhuān)業(yè)、有趣、深度價(jià)值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬(wàn)AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)中高管和AI公司創(chuàng)始人。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)涿翡J的行業(yè)嗅覺(jué)和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189