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Unlearning in Large Language Models Reveals Stronger-than-Expected Core Set Effects in Current Benchmarks

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内容提要

本文揭示了大型语言模型去学习中的核心集效应，发现仅需5%的遗忘数据即可有效维持去学习效果，从而简化了去学习操作。

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标签

models 去学习 大型语言模型 核心集效应 简化操作 遗忘数据
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