relearning-attacks

本文介绍了次要分量遗忘（MCU），这是一种针对大语言模型遗忘的新颖方法，通过靶向表征中的次要分量来抵御重学攻击。它通过关注模型谱结构中的鲁棒方向，解决了现有方法的脆弱性问题。