本研究提出了一种有效的机器忘记算法，旨在解决法律问题中对训练数据来源的关注。该算法能够在不显著影响模型性能的情况下删除训练数据，并在微调后更易忘记特定任务的预训练数据。

Provable Unlearning in Topic Modeling and Downstream Tasks
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