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OBLIVIATE: Robustness and Practicality of Machine Forgetting Techniques in Large Language Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出OBLIVIATE框架，旨在解决大语言模型中敏感或有毒内容的记忆问题。该框架通过提取目标数据和应用定制损失函数，有效去除不当内容，同时保持模型的实用性，实验结果表明其具有较强的鲁棒性。

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标签

OBLIVIATE models 大语言模型 定制损失函数 敏感内容 鲁棒性
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