机器遗忘是人工智能中的一个新领域，专注于解决在机器学习模型中有选择地遗忘或减少不良知识或行为的挑战，特别是在大型语言模型（LLM）的背景下。本文介绍了一种使用梯度上升算法对 LLM 进行对齐的方法，以便符合伦理、隐私和安全标准，并目标性地删除或修改 LLM 中的学习信息，以解决有害回应和版权问题。

May, 2024

探索机器遗忘（MU）在大型语言模型（LLMs）领域中的应用，称为 LLM 遗忘。通过维持基本知识生成的完整性且不影响非因果相关信息，旨在消除不良数据影响（例如敏感或非法信息）及相关模型能力，成为 LLMs 生命周期管理中的重要元素，潜在地作为开发生成式 AI 的基础，既安全、安全、可信，又无需完全重新训练的资源高效方法。从概念制定、方法论、度量和应用等方面研究 LLMs 遗忘领域。重点突出现有 LLM 遗忘研究中常被忽视的方面，例如遗忘范围、数据模型交互和多方面功效评估。并在 LLM 遗忘与模型编辑、影响函数、模型解释、对抗训练和强化学习等相关领域之间建立联系。此外，我们还概述了 LLM 遗忘的有效评估框架，并探讨了其在版权和隐私保护以及降低社会技术危害方面的应用。

Feb, 2024

大型语言模型开创了人工智能的进展，然而它们可能会危险地记忆和传播敏感、偏见或受版权保护的信息。机器遗忘作为一种尖端解决方案应运而生，针对大型语言模型提供了一种选择性丢弃某些数据的技术，以解决隐私、道德和法律方面的挑战，无需进行完整的模型重新训练。本文回顾了关于大型语言模型的机器遗忘的最新研究，介绍了针对文本数据和分类数据的遗忘方法，并展示了这些方法在删除特定数据的同时保持模型高效性的有效性。本文还强调了机器遗忘的实用性，指出了保持模型完整性、避免过度或不足的数据删除以及确保一致的输出等问题，突出了机器遗忘在推动负责任、道德的人工智能方面的作用。

Mar, 2024

通过提供深入探讨机器消遣技术的定义、分类和评价标准，以及不同环境下的挑战和解决方案，本文对传统模型和大型语言模型上的消遣进行分类和研究，提出了评估消遣效果和效率的方法以及性能测量标准。本文揭示了当前消遣技术的局限性，并强调了全面的消遣评估的重要性，以避免随意的遗忘。该调查不仅总结了消遣技术的关键概念，还指出了其突出问题和未来研究的可行方向，为该领域的学者提供了有价值的指导。

Apr, 2024

提出了一种高效的取消学习框架，通过引入轻量级的取消学习层并与 transformers 结合，可以在不对整个模型重新训练的情况下有效地更新大型语言模型，以解决用户数据隐私与数据保护法规的问题。实验证明，与现有技术相比，我们提出的方法在分类和生成任务上的有效性得到了验证。

Oct, 2023

本研究提出知识遗忘（knowledge unlearning）作为一种减少预训练语言模型（pretrained language models）隐私风险的方法，通过对目标标记序列进行梯度上升来遗忘它们，并发现顺序遗忘优于尝试一次性遗忘所有数据，对于特定领域的数据，知识遗忘具有更强的实证隐私保证，同时更加高效和鲁棒。

Oct, 2022

提出了一种称为 “In-Context Unlearning” 的 LLM 的反学习方法，通过在推理时提供具有翻转标签和额外正确标记的实例作为输入，有效地从训练集中删除特定信息，同时保持与最先进的反学习方法相媲美甚至超过其性能水平。

Oct, 2023

机器去学习是一项理想的操作，然而实现精确的去学习是具有挑战性或低效的，这篇论文关注于大型语言模型的任务适应阶段的高效去学习方法，并提供了一种算法来选择少量训练样本进行任务适应，最终得出在上下文学习方面比微调方法更有优势的结论。

Feb, 2024

我们研究了如何在大型语言模型中执行遗忘，即忘记不受欢迎的行为，并展示了三种情况下进行语言模型与人类偏好的对齐可以从学习中受益：（1）删除有害回应，（2）根据要求删除受版权保护的内容，以及（3）消除幻觉。我们的工作是探索语言模型遗忘中首个实现，并在设置、目标和评估方面都是先驱。我们还表明，如果从业者只有有限的资源，优先级是停止生成不受欢迎的输出而不是生成理想的输出，那么遗忘尤其吸引人。尽管我们只具有负样本，但我们的消融研究显示，遗忘仍可以在仅使用 2％的计算时间时实现更好的对齐性能比 RLHF。

Oct, 2023

在这篇论文中，我们提出了一种稳定的序列遗忘（SSU）框架，该框架使用任务向量，通过引入额外的随机标签损失和应用基于梯度的权重显著性映射，以更稳定的方式在不同的时间步骤中从 LLMs 中删除受版权保护的内容，实验证明 SSU 在遗忘效果和保持模型的一般知识之间取得了良好的平衡。

Jun, 2024