Як змусити AI забути те, чого він уже навчився? І чи справді він це забуде? 

Під час навчання великі мовні моделі можуть запам’ятовувати персональні дані, конфіденційну інформацію та фрагменти контенту, захищеного авторським правом.

Але просто видалити ці документи з навчального набору недостатньо. Інформація може залишатися в параметрах моделі, а повне перенавчання з нуля потребує значних ресурсів.

Саме цю проблему намагається розв’язати LLM Unlearning — підхід, який дозволяє вибірково «забувати» інформацію без повного перенавчання моделі. Але як перевірити, чи модель справді забула дані, а не просто навчилася їх приховувати?

19 листопада команда SQUAD проведе безкоштовний технічний мітап у Львові, де розбиратимуть саме цю тему.

Що буде в програмі:

 Два підходи до approximate unlearning: gradient ascent і task-vector arithmetic.

 Як перевірити, чи модель справді «забула» інформацію, чи просто навчилася її приховувати. І що відбувається після повторного дотренування та квантизації.

 Differential Privacy на прикладі VaultGemma. Яку ціну доводиться платити за приватність і як це впливає на якість моделі.

Спікери — Вікторія Маковська, Дмитро Лукашов та Денис Лазаренко, які займаються AI/ML-дослідженнями та розробкою ML-систем у SQUAD.

Всі хто у Львові приходять, а хто ні, то долучається онлайн.

 19 листопада, 19:00
 Львів + онлайн-трансляція на YouTube
 Участь безкоштовна, за реєстрацією.

 Реєстрація: [https://bit.ly/4sJVQhK](https://bit.ly/4sJVQhK)

[#партнерський_допис](?q=%23%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%BD%D0%B5%D1%80%D1%81%D1%8C%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%81)

[ші історії](https://t.me/imatrofAI) | [💎](https://imatrof.com/?utm_source=telegram&utm_medium=footer&utm_campaign=evergreen&utm_content=paid_cta)[Майстерня](https://imatrof.com/?utm_source=telegram&utm_medium=footer&utm_campaign=evergreen&utm_content=paid_cta)