RAG 中的 C$^2$U:检索增强生成中的组合式概念遗忘技术
英文标题:C$^2$U in RAG: Compositional Concept Unlearning in Retrieval-Augmented Generation
针对检索增强生成(RAG)系统容易通过检索证据泄露敏感或不良概念的问题,研究团队提出了组合式概念遗忘技术 C$^2$U(Compositional Concept Unlearning)。该研究重点探讨了在编码器与文档索引完全固定的前提下,如何在查询端实现精确的概念抑制。即使生成模型本身已完成安全合规对齐,检索环节仍可能引入风险,而 C$^2$U 为开发者提供了一种轻量且高效的安全防线,避免了重新构建海量向量索引的巨大成本。
打开原文相关 2.4 · 机会 1
640 B
612 B
380 B
24.2 KB
34.7 KB
中文
arXiv:2610.29223v1 | 公告类型:最新论文
摘要:即便生成模型已经过严格的安全审核与对齐,检索增强生成(RAG)系统仍可能通过检索到的外部证据暴露不希望出现的敏感概念。我们在保持编码器和文档索引固定的设定下,深入研究了查询端(Query-side)的概念抑制方法。组合式概念遗忘(Compositional Concept Unlearning,简称 C$^2$U)...
BibTeX 格式引用
×
English / 原文
BibTeX formatted citation
×