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通过逐层部分模型遗忘实现的训练模型高效知识删除
该文献介绍了一类新的机器遗忘算法，其中包括部分失忆式遗忘和逐层剪枝。通过详细的实验评估，展示了所提出的遗忘方法的有效性，部分失忆式遗忘不仅保持了模型效果，还消除了简短预训练的必要性，而逐层部分更新在标签翻转和基于优化的遗忘技术中显示了较于其
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4 months ago
对大型语言模型在表格数据预测中的公平性调查
通过一系列的实验，我们发现大型语言模型在表格预测任务中往往会继承社会偏见，这从根源上影响了它们的公平性，并且通过标签反转等方法可以显著减少这些偏见。
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8 months ago
EMNLP
解释、编辑、生成：为多跳事实验证的理由敏感的反事实数据增强
论文提出了一种理性敏感的方法来生成语言多样且标签翻转的反事实数据，同时保持逻辑关系，并通过检查和过滤模块对反事实数据进行规范化，实验结果表明该方法优于基准模型，并且能够生成语言多样的反事实数据而不破坏其逻辑关系。
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8 months ago
基于残差重新加权的抗攻击联邦学习
本研究提出了一种新的带有基于残留的重新加权的聚合算法，旨在解决联邦学习中受到攻击后可能会导致全局模型异常的问题，经过实验验证，该算法在标签翻转和后门攻击的情况下表现出了优异的效果，并且提供了理论分析。
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5 years ago
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