模型编辑可能损害大型语言模型的普适能力

 原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过对两个大型语言模型在八个代表性任务类别上评估四种常用的编辑方法进行广泛实证研究后，我们发现模型的编辑能够提高模型的事实性，但会显著损害模型的通用能力，因此我们呼吁更多的研究努力来最小化在大语言模型预训练期间获得的通用能力的损失，并在模型编辑过程中最终保留它们。

大型语言模型在理解和生成文本方面表现出非凡能力，需要经常更新模型以保持相关性。本文回顾了最前沿的即时修改模型方法，并将知识编辑方法分为三类。引入了一个新的基准KnowEdit，对知识编辑方法进行评估。分析了知识定位，了解模型的知识结构。讨论了知识编辑的潜在应用和意义。

即时修改模型 大型语言模型 模型更新 知识定位 知识编辑方法
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