论文：LLMs中的知识编辑，大规模语言模型的知识编排之谜
talkingdev • 2023-10-05
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将大规模语言模型（LLMs）比作一个庞大且复杂的拼图，每一块拼图都代表一份知识。这篇论文研究了我们尝试改变其中一些知识碎片会发生什么情况。结果可能会导致整个拼图被破坏，或者使其变得模糊不清。知识编辑在LLMs中不同于传统的编辑方式，因为LLMs内部的知识是以复杂且深度交织的形式存在的。任何一个微小的改变都可能会引发一系列的连锁反应，进而影响整个模型的表现。因此，如何在不破坏模型整体结构的前提下，有效地进行知识编辑是目前LLMs面临的一个重要挑战。
核心要点
- 大规模语言模型（LLMs）被比作一个庞大且复杂的拼图，每一块拼图都代表一份知识
- 改变LLMs中的知识碎片可能会导致整个模型被破坏或变得模糊不清
- 如何在不破坏模型整体结构的前提下，有效地进行知识编辑是目前LLMs面临的一个重要挑战