Interference-Aware Multi-Task Unlearning

Maschinelles Entlernen konzentriert sich typischerweise auf Einzelaufgaben, aber moderne KI-Modelle arbeiten oft in Mehrfachaufgaben-Umgebungen mit gemeinsamen Backbones, was beim Entfernen von Daten zu unbeabsichtigten Interferenzen führt. Diese Arbeit stellt Mehrfachaufgaben-Entlernen vor und schlägt ein interferenzbewusstes Framework vor, das aufgabenbewusste Gradientenprojektion verwendet, um Interferenz auf Aufgaben- und Instanzebene zu adressieren.