关于使用大型语言模型进行选择性遗忘的隐私漏洞基准测试

本文重点关注大型语言模型 (LLM) 中的关键隐私问题。它强调了对选择性遗忘特定信息的稳健方法的需求，这是负责任的 AI 开发的关键方面。这项研究可能会探索现有遗忘机制中的漏洞，并提出基准测试策略来评估其有效性。使用“ArXiv”作为来源表明这是一篇预印本，表明正在进行的研究以及未来改进的潜力。

• •关注 LLM 中的隐私漏洞。
• •解决了对选择性遗忘机制的需求。
• •提出了用于评估遗忘有效性的基准测试策略。
• •可能是一篇预印本，表明正在进行的研究。