CUSE：多模态大模型细粒度遗忘方法

发生了什么

据arXiv cs.CL报道，研究提出CUSE，一种基于反事实引导与在线策略自蒸馏的多模态大模型细粒度遗忘方法。该方法通过移除目标相关证据构建反事实输入，识别需更强遗忘的token，并在当前策略采样的响应上蒸馏遗忘和保留目标。在MLLMU-Bench上，CUSE将forget-set ROUGE-L降低33.6%，retain-set ROUGE-L比最强基线高1.2%。