arXiv · Machine Learning· Chenlu Ding, Jiancan Wu, Leheng Sheng, Fan Zhang, Yancheng Yuan, Xiang Wang, Xiangnan He·· 8 小时前AI 评分47
MLLMEraser：通过激活引导实现多模态大语言模型的测试时遗忘
MLLMEraser: Achieving Test-Time Unlearning in Multimodal Large Language Models through Activation Steering
AI 导读
MLLMEraser提出一种无需训练、具备输入感知能力的多模态大语言模型测试时遗忘框架，通过激活引导动态擦除指定知识，无需更新模型参数。该方法结合图文差异构建遗忘方向，并自适应控制引导时机与方式。在LLaVA-1.5和Qwen-2.5-VL上的实验表明，其遗忘效果优于现有基线，同时降低计算成本并减少模型保留知识的效用损失。
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