arXiv · cs.CL· Juan Belieni·· 16 小时前AI 评分45
通过正交投影在大语言模型持续遗忘中保持模型效用
Preserving Utility in Continual LLM Unlearning via Orthogonal Projections
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Juan Belieni
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.40483v1
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AI 导读
研究者提出持续正交投影（COP），一种梯度投影方案，将每次 LLM 遗忘更新限制在先前遗忘集缓存的激活子空间的正交补内，可保证与早期删除一阶不干扰。COP 每层仅存储低秩基，不需要历史梯度或过往遗忘集，可直接接入基于可微损失的遗忘方法。在 TOFU 和 RWKU 基准上的实验显示，COP 在序列化遗忘请求中保持模型效用，且遗忘效果优于持续遗忘基线。
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