Machine Unlearning for Traditional Models and Large Language Models: A Short Survey

随着个人数据隐私法规的实施，机器学习（ML）领域面临“被遗忘权”的挑战。机器反学习已经出现以解决这个问题，旨在根据用户请求删除数据并减少其对模型的影响。尽管机器反学习备受关注，但是关于其在大语言模型（LLM）领域的最新进展的全面调查仍然缺乏。本文旨在通过提供对机器反学习的深入探讨来填补这一空白，包括定义、分类和评估标准，以及不同环境下的挑战及其解决方案。具体而言，本文对传统模型和LLMs上的反学习进行了分类和调查，并提出了评估反学习效果和效率的方法，以及性能测量的标准。本文揭示了当前反学习技术的局限性，并强调了全面反学习评估的重要性，以避免随意遗忘。这项调查不仅总结了反学习技术的关键概念，还指出了其突出问题和未来研究的可行方向，为该领域的学者提供了有价值的指导。

本论文旨在探讨机器遗忘技术在大型语言模型中的应用，解决个人数据隐私保护带来的挑战。

论文提出了针对传统模型和大型语言模型的机器遗忘分类方法，并探讨了其有效性和效率评估标准。同时，论文也强调了综合评估机器遗忘技术的重要性。

论文总结了机器遗忘技术的关键概念和限制，并提出了未来研究的方向。实验中使用了多个数据集，并强调了评估标准的重要性。

近期的相关研究包括《A Comprehensive Survey on Machine Learning for Networking: Evolution, Applications and Research Opportunities》和《Machine Learning for Wireless Networks With Artificial Intelligence: A Comprehensive Survey》等。