SemEval-2025任务4：从大型语言模型中忘却敏感内容
计算与语言
2025-04-07 v1 机器学习
摘要
我们介绍SemEval-2025任务4：从大型语言模型（LLM）中忘却敏感内容。该任务涵盖三个子任务，涉及LLM的忘却技术，分别针对不同应用场景：（1）忘却跨越不同体裁的长篇合成创意文档；（2）忘却包含可识别个人信息（PII）的短篇合成传记，包括虚构姓名、电话号码、社会安全号码、电子邮件地址和住址；（3）忘却从目标模型训练数据集中抽取的真实文档。我们收到了来自30多所机构的100多份提交成果，本文总结了关键技术与经验教训。
引用
@article{arxiv.2504.02883,
title = {SemEval-2025 Task 4: Unlearning sensitive content from Large Language Models},
author = {Anil Ramakrishna and Yixin Wan and Xiaomeng Jin and Kai-Wei Chang and Zhiqi Bu and Bhanukiran Vinzamuri and Volkan Cevher and Mingyi Hong and Rahul Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.02883},
year = {2025}
}