研究者提出D2F敏感事实定向遗忘方法

针对大语言模型遗忘方法以整条回答为遗忘单元、导致敏感事实嵌入良性解释时效用损失过大的问题，Jingyue Cong 提出 Decouple to Forget（D2F）方法。该方法从答案中提取事实级“中介”表示，仅移除敏感部分，生成保留非敏感内容的反事实答案，并用基于偏好的对比优化降低信息泄露可能。 据其论文，多基准数据集实验显示，D2F 在遗忘与保留之间取得优于强基线的平衡。代码已公开于 GitHub。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。