当遗忘是免费的：利用低影响数据点降低计算成本

当遗忘是免费的：利用低影响数据点降低计算成本
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本研究探讨了大型语言模型在训练中记忆敏感信息的问题，提出了一种新方法，通过冷冻高层并优化低层，实现高效遗忘，同时保持88%的准确性，强调了因果信息层优化在数据隐私保护中的重要性。

SHA256在SemEval-2025任务4中的表现：选择性遗忘——通过知识隔离的约束性忘记方法在大型语言模型中的应用
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