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2024-03-23-datafun-从知识图谱的视角看大模型知识编辑问题.pdf

上传人: 张** 编号:158352 2024-03-31 43页 7.54MB

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本文主要探讨了大型语言模型(LLMs)中的知识编辑问题。作者张宁豫,来自浙江大学,提出了两个关键问题:1) 能否在大模型中编辑知识结构?2) 能否在大模型中编辑概念?文章指出,LLMs在捕捉不断变化的世界知识方面存在一些问题,如知识偏见、误导性内容、有害信息和过时的信息。为了应对这些问题,作者开源了一个名为EasyEditLLMs的工具,该工具可以有效地修改LLMs的行为,以实现所需的知识编辑,同时不影响其他方面的表现。文章还讨论了知识编辑的关键概念和技术,如插入、修改和删除等。作者还发现,在编辑LLMs时,可能会出现知识冲突和知识扭曲的问题,为此,他们提出了一套完整的评估方法。最后,文章提出了一些未来的研究方向,如如何在LLMs中定位概念知识,以及如何提高知识编辑的效率和准确性等。
"LLMs中知识编辑的挑战有哪些?" "如何评价大型语言模型中的知识编辑效果?" "大型语言模型知识编辑的未来发展趋势是什么?"
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