GUARD：数据归因加权引导LLM遗忘与保留

Peizhi Niu 等发布论文新版本，提出大语言模型遗忘框架 GUARD（Guided Unlearning and Retention via Data Attribution），为遗忘集样本分配随代理归因分数指数衰减的自适应权重，以减少非预期遗忘。 据论文摘要，在 TOFU 基准 10% 遗忘集设置下，将 GUARD 应用于梯度上升（GA）方法，使保留集 ROUGE-L 从 0.18 提升到 22.40；作者称使用合成保留集或仅 20% 抽样的保留集计算归因分数时，结论仍然成立。以上为论文作者声称的摘要结果，本站未核验全文。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。