在大型语言模型中落实被遗忘权：一种面向政治敏感环境隐私对齐部署的轻量级顺序遗忘框架

大型语言模型在政治敏感环境部署时，其对个人数据或机密内容的记忆引发了 GDPR 及“被遗忘权”等法规的合规担忧。将法律原则转化为大规模生成系统面临巨大技术挑战。本文提出一种轻量级顺序遗忘框架，明确分离保留与抑制目标。该方法首先通过正向微调稳定良性能力，随后应用层受限的负向微调以抑制指定敏感模式，同时保持通用语言能力。实验表明，该方法能有效抑制行为且对事实准确性和流畅度影响极小，为落实数据擦除要求提供了实用机制。