标签：选择性遗忘
数据归因与选择性遗忘：多模态模型中的新挑战与机遇
在ICML 2024上，专家们深入探讨了数据归因问题及其在模型健壮性和选择性遗忘中的应用。本文结合多模态模型的最新研究，分析了数据归因的挑战与机遇，并展望了...
探索LLM的自我解释能力与Data Attribution的前沿应用
本文探讨了大语言模型（LLM）在自我解释能力上的局限性，特别是生成反事实解释的挑战。同时，结合ICML 2024的最新研究，深入分析了Data Attribution问题在LLM...
GenAI时代的数据归属问题：从模型行为到法律挑战
在GenAI和LLM的快速发展中，数据归属问题成为机器学习和法律领域的核心议题。本文探讨了Data Attribution在模型行为理解、健壮性提升以及选择性遗忘中的应用...
数据归因：理解训练数据对模型行为的关键
在ICML 2024上，Andrew Ilyas等人分享了关于数据归因问题的深入见解。数据归因在机器学习和深度学习中变得越来越重要，特别是在GenAI和LLM的背景下。本文探讨...
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