Цікава стаття про те, що під machine unlearning ми часто ховаємо різні задачі
https://arxiv.org/abs/2604.07962untraining - про те як прибрати вплив конкретних даних, на яких модель тренувалась
unlearning - про те як прибрати ширший концепт / поведінку / розподіл, який ці дані репрезентують
якщо ми змішуємо ці задачі, то порівнюємо методи не співставними метриками
умовно дивимось чи ефективно прибрали PII (точкова інформація з тренувальних даних as is) а потім на тих же метриках дивимось як прибрати поведінку або ж наративи