新研究提出可审计机器遗忘两阶段方法GapWiden与GapVeil
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新研究提出可审计机器遗忘两阶段方法GapWiden与GapVeil
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AI 综述
Piyush Tiwary 等研究者在 arXiv 论文(arXiv:2611.05866)中提出将可审计性作为机器遗忘的第四个评估维度,即服务方能提供数据删除发生的证据,并给出可叠加在任意遗忘方法之上的两阶段方法:第一阶段 GapWiden 用 hinge 拉大遗忘集与保留集审计统计量的差距,第二阶段为 GapVeil。 研究者在 TOFU、MUSE 和 RWKU 上评估 11 种遗忘方法,发现没有一种能同时满足全部四个维度。叠加该方法后,所有方法的可审计性和泄漏达到 oracle 水平,遗忘性能收敛至 oracle;11 种方法中 9 种的保留性能有所提升,但仍未达标。
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最新进展11月5日 13:00
大语言模型的可审计遗忘:arXiv 新研究提出 GapWiden 与 GapVeil 两阶段方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AI大语言模型的可审计遗忘:arXiv 新研究提出 GapWiden 与 GapVeil 两阶段方法
arXiv 论文提出将可审计性作为机器遗忘的第四个评估维度,即服务方能提供数据删除发生的证据。研究者在 TOFU、MUSE 和 RWKU 上评估 11 种遗忘方法,发现没有一种能同时满足全部四个维度。其提出的两阶段方法 GapWiden 与 GapVeil 使所有方法的可审计性和泄漏达到 oracle 水平,遗忘性能收敛至 oracle,11 种方法中 9 种的保留性能提升但仍未达标。
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