【新智元导读】研究人员发现,大语言模型的遗忘并非简单的信息删除,而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具,区分了可逆遗忘和不可逆遗忘,揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除,而非行为的抑制。
近年来,大语言模型(LLM)的能力突飞猛进,但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面,训练数据中的敏感信息也会被模型「记住」,并在推理阶段暴露出来。
最近,香港理工大学、卡内基梅隆大学和加州大学圣克鲁兹分校的研究人员首次揭示了遗忘现象背后的表示结构变化规律,通过构建一套表示空间的诊断工具,系统性地区分了「可逆性遗忘」与「灾难性不可逆遗忘」的本质差异。
持续遗忘风险远高于单次操作,GA/RLabel破坏性强:单次遗忘多数可恢复,而持续性遗忘(如100条请求)易导致彻底崩溃。GA、RLabel易过度遗忘,GA+KL、NPO类方法能显著提高稳定性。
真正的遗忘表现为结构漂移而非输出下降:不可逆遗忘伴随PCA主方向旋转、分布漂移、Fisher质量下降;仅凭token-level指标难以揭示这种深层变化。
遗忘可能带来隐式增强效果:在部分场景中,Relearning后模型对遗忘集的表现优于原始状态,提示Unlearning可能具有对比式正则化或课程学习效果。
结构诊断工具支持可控性遗忘设计:PCA/CKA/FIM不仅揭示是否崩溃,更可定位破坏位置,为实现「可控、局部、不可逆」的安全遗忘机制奠定基础。
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📸 张恒亮记者 吴昊 摄
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📸 李媛媛记者 秦顺洪 摄
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