本研究评估了大型语言模型的去学习有效性，比较了LLMU和RMU两种方法。结果表明，RMU在保持模型能力的同时效果更佳，但未实现真正的去学习。简单提示显著提高了去学习的准确性，揭示了现有方法的局限性。