深入探討大型語言模型的機器去學習技術

大型語言模型的去學習技術旨在移除特定內容，同時保留模型的整體性能，本文探討了非目標式和目標式去學習方法的挑戰，並提出了基於最大化熵和答案保留損失的改進方案，以提升去學習效果並減輕模型過度遺忘的風險。