为了解决这些问题，机器遗忘（Machine Unlearning，MU）技术应运而生，旨在从预训练模型中移除不良数据的影响及其相关模型能力，同时保持对其他信息的完整知识生成，而不影响因果无关的信息。机器遗忘在大语言模型的生命周期管理中扮演着关键角色，它不仅有助于构建安全、可信赖的生成型AI，还能在不需要完全重新训练的情况...
生成式AI中的机器遗忘技术在多个领域具有广泛的应用前景,主要包括: 隐私保护:随着隐私法律法规的日益严格,个人数据的保护变得尤为重要。通过机器遗忘技术,模型可以有效删除用户的隐私数据,确保不再生成涉及用户隐私的内容。 版权保护:在生成内容时,模型可能会无意中复制受版权保护的作品。通过机器遗忘技术,模型能够识别并...
【机器遗忘(Machine Unlearning)概览】- 机器遗忘(Machine Unlearning)的动机包括用户隐私保护和模型的错误修正。遗忘技术可大致分为:精确遗忘、基于差分隐私的遗忘、经验遗忘(已知样本空间)和经验遗忘(未知样本空间)。 - 精确遗忘通过分割训练数据实现,但代价是效率降低。差分隐私可提供一定的统计保证,但对大模型不太...
为此，机器遗忘可以帮助 AI 满足未来数据隐私、公平性和合规性的目标，以及帮助减轻模型中的概念漂移，在这些模型中，数据中的潜在模式可能会随着时间的推移而发生变化，从而导致预测精度降低。机器遗忘的类型 总的来说，机器遗忘可以分为两种方法：精确遗忘和近似遗忘。精确忘却：也称为完美忘却，它需要从头开始重新训练...
尽管目前已有不少机器遗忘(Machine Unlearning, MU)方法 [1-3],希望让扩散模型在使用不适当的文本提示时避免生成不合时宜的图片,但其有效性存疑。 只是我们好奇,经过机器遗忘的扩散模型,真的就一定安全了吗? 为了应对这一挑战,密歇根州立大学 (Michigan State University) 和英特尔(Intel)的研究者们提出了一种高效...
机器遗忘的类型 从广义上讲,机器学习有两种方法:精确遗忘和近似遗忘。 精确遗忘:又称完美遗忘,它需要从头开始重新训练AI模型,不涉及删除数据。这种方法的优点是,它确保特定数据点的删除不会损害模型的性能,缺点是它通常需要大量的计算资源,适合不太复杂的AI模型。
图1。近似遗忘的示意图。来源:NeurIPS 机器遗忘挑战。 接下来,我们将简要介绍每种类型的大致情况,以及我认为的承诺、注意事项和展望中需要问的问题。 2.1。精确遗忘 精确遗忘大致要求遗忘模型和重新训练的模型在分布上相同;也就是说,它们可以在固定的随机性下完全相同。
实现机器遗忘并非易事。由于AI模型通常具有复杂的结构和庞大的参数空间,直接删除或修改模型中的特定数据点往往会对模型性能产生严重影响。因此,研究人员提出了多种机器遗忘的技术方法,主要包括精确遗忘和近似遗忘两种。 1. 精确遗忘 精确遗忘又称完美遗忘,它要求模型在删除特定数据点后仍能保持原有的性能水平。这种方法...
出于隐私、可用性和/或被遗忘的权利的需要,有些特定样本的信息需要从模型中移除,这是机器遗忘(Machine Unlearning)技术,这篇综述阐述最新进展。 机器学习已引起广泛关注,并发展成为一种推动各种成功应用的关键技术,如智能计算机视觉、语音识别、医学诊断等。然而,出于隐私、可用性和/或被遗忘的权利的需要,有些特定样本...
近日,谷歌 AI 宣布联合广泛的学界与业界研究团队,组织首个机器遗忘挑战赛(Machine Unlearning Challenge)。 至于举办这一机器遗忘挑战赛的目的,谷歌表示希望有助于推进机器遗忘的 SOTA 水平,并鼓励开发高效、有效和合乎道德的遗忘算法。 比赛内容都有啥? 具体地讲,该挑战赛考虑这样一个真实场景:其中一个年龄预测器在...