arXiv: 2607.28862v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: Разработка моделей большого языка (МЖЛ) привела к значительным успехам в решении широкого круга языковых задач, одновременно вызывая ра...
arXiv: 2610.25731v1 Сообщение типа: новое резюме: необучаемое обучение LLM необходимо для удаления чувствительных или нежелательных знаний при сохранении полезных возможностей. По мере того, как групп...
arXiv: 2610.19613v1 Annuales Type: New Humber Brieflow: По мере быстрого развития машинного обучения для моделей мультимодального большого языка (MLMs) все более важное значение приобретает тщательная...
arXiv: 260 939,992794v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: Необучаемые машины стали важнейшим механизмом для удаления опасных знаний и обеспечения безопасности в крупных языковых моделях (МЖЛ). Одн...
arXiv: 26033639v1 Annuales Type: New Express: Существующая большая языковая модель (LLM) необучалась главным образом с целью удаления конкретных знаний, таких как вредные факты, частные данные или защ...
arXiv: 26009.32328v1 Annualce Type: New Humber: Data Untening in Displacement Models имеет целью устранить влияние конкретных учебных примеров, не подавляя при этом более широкие концепции, которые он...
arXiv:2508.20443v3 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: крупные языковые модели (LMM) обучаются массивным наборам данных, которые могут включать в себя частные или защищенные авторскими прав...
arXiv:2609.10439v1 Тип уведомления: новое резюме: Большие языковые модели (LMS) могут запоминать и воспроизводить чувствительные, защищенные авторскими правами или иным образом нежелательное содержани...
arXiv: 2603.12275v2 Annuales Type: заменить резюме: Необучаемые знания являются неотложной и сложной задачей в крупных языковых моделях (LMS) ввиду их беспрецедентной способности запоминать и обрабаты...