РЕДАКТ: Неучебное обучение в крупных модельных моделях без коллапса
arXiv: 2610.10.12769v1 Annuate Type: New Humber Briefing: Unwearning in models (LRM) требует удаления информации о забвении как из следа рассуждений, так и из окончательного ответа. Существующие подходы позволяют достичь этой цели за счет логического краха, когда модель не позволяет создать последовательную цепь мышления (КП) и надлежащим образом не прекращает процесс обоснования. Для решения этой задачи мы предлагаем РЕДАКТ (Regenerate через обнаружение и корректировочную систему) - неучебную программу для ЛМВ. Редакция представляет собой два ключевых компонента: 1) двоичный детектор утечки, который определяет предложения в логической отслеживающей информации об утечке, и 2) модуль оптимизации при включении, который узнает о возможности корректировочного ввода в действие в режиме " Offline > , таким образом, что при вводе в него при первом обнаружении утечки во время вывода он направляет последующую аргументацию к предложениям, которые не пропускают информацию об забвении. Экспериментальные результаты показывают, что РЕДАКТ полностью избегает рассудка, su
