arXiv cs.LG@Saisab Sadhu, Pratinav Seth, Vinay Kumar Sankarapu精选73现有机器遗忘评估仅在全精度模型上进行,但实际部署的语言模型都会经过量化。研究发现,4-bit量化可以逆转梯度下降法的遗忘效果,而能抵抗量化的方法又几乎不改变模型。MANSU通过因果电路归因定位最小遗忘子图,结合零空间投影和参数幅度下限,首次实现了遗忘效果在量化后不反弹。该方法还提出了电路归因散度(CAD)作为新的验证指标,能区分结构擦除与行为抑制。实验表明,MANSU在多个模型和基准上同时满足遗忘、保留、抗量化和结构擦除四个目标。论文机器遗忘量化因果归因模型安全MANSU推荐理由:量化会悄悄恢复你辛苦抹掉的知识——MANSU解决了这个部署中的致命漏洞,做模型安全和对齐的团队值得关注这个新方法。