FaithUn：通过研究知识的相互关联性迈向语言模型中的可靠遗忘

本研究针对语言模型中敏感知识的删除问题，指出现有方法未能充分考虑知识的复杂相互联系，导致删除过程不够可靠。论文引入了“表面遗忘”的新概念，并基于此提出了新的基准FaithUn，评估真实知识问答环境中的遗忘效果，同时提出了一种新的遗忘方法KLUE，实验证明其在实际应用中的有效性显著高于现有方法。