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最新推荐文章于 2024-12-16 16:24:26 发布
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判断大模型微调是否产生灾难性遗忘的实战方案
herosunly的博客
05-10 26万+
本文主要介绍了判断大模型微调是否产生灾难性遗忘的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 实战方案 2.1 收集数据 2.2 实战测试
Machine Unlearning: A Survey
c_cpp_csharp的专栏
07-14 952
机器学习已经引起了广泛的关注，并发展成为一种使能技术，用于广泛的高度成功的应用，如智能计算机视觉、语音识别、医疗诊断等。然而，由于隐私、可用性和/或被遗忘权，一些特定样本的信息需要从称为机器遗忘的模型中删除，这就产生了一种特殊的需求。这项新兴技术因其创新性和实用性而引起了学术界和工业界的极大兴趣。与此同时，这个雄心勃勃的问题导致了许多旨在应对其挑战的研究工作。据我们所知，没有任何研究分析过这一复杂的主题，也没有比较过现有的遗忘解决方案在不同场景下的可行性。因此，通过这项调查，我们旨在了解遗忘技术的关键概念。
机器学习的遗忘——基于文章“Forgetting“ in Machine Learning and Beyond: A Survey
nbwjszd的博客
07-08 700
另一个需要考虑的重要方面是偶然遗忘的界限，因为并非所有的遗忘情况都会产生积极的结果。在教育理论中，过度遗忘可能会使问题解决变得过于具有挑战性，潜在地阻碍学生的学习流程通道，从而产生负面体验 同样，不适当的存档实践可能会导致机器学习模型的灾难性遗忘和荒谬的决策制定，这给我们带来了新的挑战，即确定不同类型训练任务中适当的遗忘界限，确保遗忘被有效和适当地应用。这种形式的遗忘有助于优化模型的内存利用，提高其概括能力，并增强其对不同数据集和任务的适应性。在这里，我们探索当前的研究空白，以推动该领域的发展。
2024机器遗忘（Machine Unlearning）技术分类-思维导图
BetterBench的博客
07-05 2276
本文介绍了机器遗忘技术的分类、优缺点、威胁、攻击、防御机制以及评估方法。首先将机器遗忘技术分为精确遗忘和近似遗忘两大类，并对每类中的不同方法进行了详细讨论。精确遗忘技术涉及SISA结构、图模型、k-Means和联邦学习等，而近似遗忘技术则基于影响函数、重新优化、梯度更新和特定于图数据的方法。此外指出这些技术在存储、假设、模型效用、计算成本和处理动态数据方面的局限性。
【ICML2021】随机森林机器遗忘
数据派THU
08-14 237
来源：专知 本文约1000字，建议阅读5分钟在本文中，我们引入了数据移除(DaRE)森林，这是随机森林的一种变体，可以在最少的再训练的情况下删除训练数据。 考虑到用户数据删除请求、删除...
机器终身学习与灾难性遗忘
小星AI
07-14 772
原视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN?p=84 按照我们以往的观点，当neural network的模型上线之后，我们可以源源不断地从网上获得反馈，获得新的资料，从而更好地更新我们的模型，达到life-long-learning的效果，使得模型越来越强大。但真的是这样吗？ 这里举一个例子，这里有两个Domain的任务，但非常类似，都是识别手写数字，区别是一个噪声较多，一个没有噪声，当模型学完任务一然后去做任务二的识别，已经可以达到96%的正确率了
【机器遗忘之综述】2024年最新综述论文：Machine Unlearning Taxonomy, Metrics, Applications, Challenges, and Prospects
BetterBench的博客
07-05 1814
本文主要探讨了机器遗忘的概念、分类、评价指标、应用场景、挑战和未来研究方向。首先将机器遗忘算法主要被分为精确遗忘（Exact Unlearning）和近似遗忘（Approximate Unlearning），精确遗忘分又为基于凸函数的传统模型和基于非凸函数的复杂模型，近似遗忘又分为数据驱动的近似和模型驱动的近似。机器遗忘效果的评价指标是一套综合考量遗忘操作的有效性、效率和效用的标准，包括验证数据提供者数据是否真正被遗忘的侵入性和非侵入性验证指标，以及评估模型提供者遗忘算法性能的包括重学时间、模型相似度、遗忘
艾宾浩斯遗忘曲线记忆表格（免费下载）
03-18
**艾宾浩斯遗忘曲线** 是心理学家赫尔曼·艾宾浩斯提出的理论，它揭示了人类在学习过程中的遗忘规律。这个理论指出，记忆并非一成不变，而是随着时间的推移，遗忘会遵循一个特定的模式。具体来说，信息在初次学习后...
遗忘因子递推最小二乘参数估计MATLAB程序
04-04
遗忘因子递推最小二乘（Forgetting Factor Recursive Least Squares, FFRLS）是一种在线学习算法，常用于系统识别和参数估计。在动态系统中，FFRLS通过不断地更新参数来适应系统的实时变化，避免了过去数据对当前...
least squares_递推最小二乘法_matlab_leastsquares_遗忘因子最小二乘法_最小二乘法_
10-03
在给定的标题和描述中，我们聚焦于几个关键概念：递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）、matlab中的leastsquares函数以及遗忘因子最小二乘法（Forgetting Factor Least Squares, FFLS）。 1. **最小...
matlab开发-带遗忘因子的离散卡尔曼滤波器
08-26
在这个MATLAB开发项目中，我们特别关注的是“带遗忘因子”的离散卡尔曼滤波器，这使得滤波器能够对过去的观测数据赋予递减的重要性，从而更好地适应系统动态变化。 首先，我们需要理解卡尔曼滤波的基本框架。它包括...
什么是Machine Unlearning?悉尼科大等最新《机器遗忘》综述，36页pdf详述其技术体系...
人工智能学家
06-08 3973
来源：专知出于隐私、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，有些特定样本的信息需要从模型中移除，这就是所谓的机器遗忘(Machine Un...
机器学习的反向过程：机器遗忘技术的崛起（machine unlearning）
m0_62464865的博客
05-21 1629
机器遗忘技术是指通过一系列方法和算法，使机器学习模型从其先前学习到的数据中删除或遗忘特定的信息。这种技术的出现是为了解决机器学习模型可能在处理敏感数据或过期数据时引发的隐私和安全问题。机器遗忘技术的目标是使机器学习模型能够忘记与特定任务或个人身份相关的信息，从而保护用户的隐私和数据安全。
机器遗忘同等重要，AI如何忘记不良数据，保护用户隐私？
夕小瑶科技说
02-28 1831
此外，考虑到LLM的训练成本高昂且耗时，重新训练以消除不良数据的影响通常是不切实际的，这使得MU成为一种可行的替代方案。例如，与哈利波特系列相关的泄露可能有多种原因，例如书籍被用于LLM的训练数据，或者训练数据包含与系列相关的在线讨论，或者LLM使用检索增强生成（retrieval-augmented generation），可能导致从搜索结果中泄露信息。此外，从LLM遗忘的研究中获得的洞见可能会催生其他类型的基础模型（例如，大型视觉-语言模型）的技术进步。往往没有明确规定，这与模型编辑中面临的挑战相似。
Machine Unlearning: A Survey--反学习
Mars_prime的博客
10-27 2719
Machine unlearning (a.k.a. selectively forgetting, data deletion, or scrubbing)反学习，又名选择性学习，数据删除，或者数据清理机器遗忘（又名选择性遗忘、数据删除或清理）要求可以从训练数据集和训练模型中完全快速地删除样本及其影响。
教机器遗忘或许比学习更重要：让AI健忘的三种方式
人工智能学家
06-11 352
大数据文摘出品编译：臻臻、Shan LIU、龙牧雪大部分人不会喜欢遗忘的感觉。回到家顺手把钥匙丢在一个角落就再也想不起来放在哪儿了，街角偶遇一个同事却怎么拍脑袋也叫不出他...
【译】2024 年的机器遗忘/反学习
龙哥盟
05-08 1165
取消学习过程有时可能需要外部审计，意味着我们希望证明取消学习过程确实已发生。伪造”的主要思想是存在两个不同的数据集，当对其进行训练时，将产生相同的梯度和（因此）相同的模型。这在直觉上是正确的：将点线性回归至完美直线；移除任意一个点都不会改变拟合的直线；想象一下小批量 GD，其中将一个示例梯度替换为几个“假”梯度的总和会产生相同的批量梯度。伪造意味着基于 DP 的近似取消学习可能无法通过审核——也就是说，取消学习服务提供者无法正式证明遗忘集确实被遗忘了。
【机器遗忘之综述】2024年IEEEtrans 期刊综述：Machine Unlearning Solutions and Challenges
BetterBench的博客
07-05 1509
本文对机器遗忘解决方案的全面分类和分析，将现有解决方案分为精确遗忘学习（exact unlearning）方法和近似遗忘学习（approximate unlearning）方法。精确遗忘分为基于SISA框架的方法和非SISA方法，近似遗忘分为基于移除数据的影响函数、基于重新优化、基于梯度更新、特定于图数据的近似遗忘，以及基于新颖技术的近似遗忘这五个类别。精确遗忘方法通过算法级重训练彻底移除数据影响，而近似遗忘学习方法通过有效更新模型参数来最小化数据影响。论文全面回顾了这些解决方案，并识别和讨论了它们的优缺点
论文总结-机器遗忘学习综述/A Review on Machine Unlearning
最新发布
2302_80569830的博客
12-16 215
此外，从安全角度来看，机器学习模型的训练数据，即可能包含用户隐私的数据，应得到有效保护，包括适当的删除。例如，将数据划分为不同的块，为每个块训练一个单独的子模型，并汇总子模型的结果，这样只需要重新训练一个子模型就可以删除一个数据点【3，19】。在这些模型中，攻击者将数据持有者的私人数据编码到模型的参数中，并最终通过解码模型的参数窃取用户的私人数据[15]。如果某个用户要求删除他们的某个数据（例如他们的购买记录），我们要确保删除这个数据后，模型依然能够做出相似的预测，不会出现大的偏差。遗忘学习有两种方式。
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