FASD：解耦多模态大模型遗忘中的知识遗忘与拒答学习
原文标题：Decoupling Knowledge Forgetting and Refusal Learning in MLLM Unlearning
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论文指出当前多模态遗忘评估只关注模型是否停止输出目标信息，掩盖了知识抑制引发虚构、拒答训练未真正抹除知识两大失效模式。作者提出遗忘感知自蒸馏（FASD），将行为通道与知识通道分离，实现「诚实的无知」，在遗忘目标知识的同时防止开放任务信息泄露并保持保留数据性能。
- 问题
- 多模态遗忘评估只看是否停止输出目标信息，掩盖了虚构和拒答未真正抹除知识两类失效。
- 方法
- 遗忘感知自蒸馏 FASD 分离行为通道与知识通道，行为通道从无知提示的自身副本蒸馏拒答并屏蔽目标 token，知识通道直接抑制真值答案片段。
- 结果
- 未给出量化结果，称成功遗忘目标知识、防止开放任务泄露并保持保留数据性能。
- 影响
- 让模型实现「诚实的无知」，为合规删除敏感知识提供比拒答训练更可靠的方案。
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