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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及一种基于双重掩码散度的多模态大语言模型知识遗忘方法，该方法首先确定目标遗忘概念，然后通过引入双重掩码KL散度损失来细化训练损失，从而在不损害模型整体性能的情况下，有效地移除特定概念的记忆。双重掩码包括句子级掩码和令牌级掩码，分别在句子和令牌级别排除或调整相关标记的处理，以减少目标概念在模型输出中的概率。此外，本发明还涉及一个综合基准测试，用于评估多模态大语言模型中的知识遗忘效果，评估指标包括功效、通用性、特异性、流畅性和运行成本。此方法特别适用于处理个人隐私信息或受版权保护的内容的遗忘，为多模态场景中的知识遗忘提供了一个高效和可靠的技术方案。
主权项：1.一种基于双重掩码散度的多模态大语言模型知识遗忘方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：确定目标遗忘概念，这一步骤涉及识别并明确定义需要从模型记忆中删除的信息或数据点，并依照四个准则组织训练子集,步骤2：采用双重掩码KL散度损失来细化训练损失，以实现目标遗忘概念的有效遗忘，步骤3：提出并使用一个综合基准测试MMUBench来评估多模态大语言模型中的知识遗忘效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于双重掩码散度的多模态大语言模型知识遗忘方法
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