Machine Unlearning for Large Language Models: Foundations, Advances, and Agentic Extensions

arXiv cs.CR · 28 sept, 06:00

Una encuesta sobre machine unlearning en modelos de lenguaje grandes analiza métodos para eliminar información específica mientras se preservan otras capacidades. El trabajo propone un marco de cinco capas y un ciclo de vida de siete etapas para comparar enfoques, destacando que la construcción del objetivo y las pruebas de recuperación afectan los resultados reportados.