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如何应对忘却困难问题
机器遗忘是从训练模型中删除某个子集（即 “遗忘集”）的效果，而不损害模型的效用，例如遵守用户要求删除他们的数据，或删除错误标记、被污染或其他有问题的数据。本文通过调查两个影响遗忘难度和算法性能的关键因素，发现基于这些因素的遗忘集评估揭示了先
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a month ago
大型语言模型中的气候虚假信息去除
气候变化的误导信息是解决人类面临的最严重威胁之一的关键障碍，本文研究了大型语言模型在气候信息方面的事实准确性。通过使用真假标记的问答数据对语言模型进行微调和评估，比较了开源模型，并评估它们对气候变化问题生成真实回答的能力。我们还研究了故意注
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a month ago
遗忘而不被遗忘：机器遗忘的改进基准
机器学习模型存在安全漏洞，包括泄漏关于模型的训练数据的攻击。该研究探讨如何在隐私保护问题中有效应对数据删除需求，通过有效更新已训练模型的机器遗忘算法，以维持模型性能，避免重新训练模型的代价。本文提出了替代性的算法评估方法，通过针对图像识别数
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a month ago
可靠的经验式机器去学习评估：博弈论视角
这项研究提出了一种新的、可靠的方法来实证评估机器遗忘算法，为更有效的遗忘技术的发展铺平了道路。
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3 months ago
机器反学习：分类、度量、应用、挑战与前景
数字个人数据是一项重要的资产，机器遗忘权利要求模型提供者根据用户的请求删除用户数据，机器去学习涉及到中心化和分布式模型下的去学习算法、近似去学习、验证和评估指标、不同应用中的去学习挑战和解决方案、以及针对机器去学习的攻击，期望通过全面调研描
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4 months ago
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