Неучебные занятия по сложным данным с помощью концепций " conductions and Data postoning &q бытия и отравления

arXiv:2405,15662v2 Вид уведомления: заменить резюме: Необучаемый аппарат призван устранить влияние конкретных данных или знаний о подготовке из подготовленной модели без необходимости полной переподготовки. Эта способность имеет особенно важное значение для современных классификаторов изображений и крупных языковых моделей (ЛММ), где переподготовка может быть сопряжена с большими затратами. Вместе с тем необучение машин сложным данным по-прежнему сопряжено с трудностями, поскольку целевая информация часто распространяется между различными семантическими элементами. Существующие методы главным образом удаляют образцы, изменяют знаки или редактируют параметры модели для уменьшения влияния забвающей цели. Эти подходы обычно не позволяют четко определить, какие семантические концепции увязывают забвающая цель с прогнозом модели или генерируемой реакцией. В результате этого трудно определить, какую информацию изменять. Такая неопределенность может оставлять остаточную информацию по целевым показателям или неоправданно сказываться на знаниях, которые следует сохранять. Для устранения этого пробела мы предлагаем