Sijia Liu

AIモデルにおける選択的な記憶除去を通じた倫理的懸念への対処。

ゼロ次最適化は、NLPタスクで大規模言語モデルのメモリ効率を提供するよ。

新しいデータセットが画像生成における機械的忘却の評価方法を強化する。

クリーンデータなしでバックドアサンプルを見つける新しいアプローチ。

AdvUnlearnは、アンラーニングと敵対的トレーニングを組み合わせることで、画像生成の安全性を高めるよ。

UGradSLは、機械学習モデルからセンシティブな情報を削除する実用的なソリューションを提供してるよ。

新しい方法が大規模言語モデルの機密情報を忘れる能力を向上させる。

新しいフレームワークが、言語モデルが感情をどれだけよく認識し反応するかを評価してるよ。

BrainKingは限られた情報の下で言語モデルの問題解決スキルを評価する。

敵対的ウォーターマーク攻撃による顔認識の脆弱性を探る。

研究者たちは、言語モデルから不要な知識を取り除く効果的な方法を見つけた。