CUSE多模态遗忘框架论文发布
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CUSE多模态遗忘框架论文发布
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AI 综述
Chenlu Ding 等在 arXiv 发布论文，提出面向多模态大语言模型细粒度遗忘的 CUSE 框架：通过移除目标相关证据构造反事实输入，依据词元概率变化确定需重点遗忘的内容，再利用当前策略采样做遗忘与保留目标的词元级自蒸馏。 基于论文摘要，CUSE 在 MLLMU-Bench 上将遗忘集 ROUGE-L 降低 33.6%，同时保留集 ROUGE-L 比最强基线高 1.2%。
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最新进展10月14日 12:00
CUSE：基于反事实引导与在线策略自蒸馏的多模态大语言模型细粒度遗忘方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AICUSE：基于反事实引导与在线策略自蒸馏的多模态大语言模型细粒度遗忘方法
Chenlu Ding等提出CUSE，通过移除目标相关证据构造反事实输入，并依据词元概率变化确定需要重点遗忘的内容，再利用当前策略采样进行遗忘与保留目标的词元级自蒸馏。基于论文摘要，CUSE在MLLMU-Bench上将遗忘集ROUGE-L降低33.6%，同时使保留集ROUGE-L比最强基线高1.2%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。