representation-selectivity

RepSelect提出了一种稳健的LLM遗忘方法，通过压缩权重梯度的前主成分来隔离遗忘集特定的表示，在多种模型家族上相比现有基线实现了4-50倍更好的对抗重学习攻击的鲁棒性。