多模態遺忘

速報

多模態模型「忘記」技術調查：跨視覺、語言與音訊的安全刪除

隨著視覺語言模型（VLM）、對話模型（DM）、大型語言模型（LLM）與音訊生成模型（AFM）在各領域的廣泛應用，這些多模態基礎模型往往會不自覺地保留訓練資料中的敏感、受版權保護、偏見或不安全的跨模態關聯。因知識分布於共享表徵，刪除請求或政策更新後的重新訓練成本高昂，且精準遺忘困難。