Revealing the Overfitting Problem in Editing Large Language Models

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内容提要

该研究探讨大型语言模型在知识编辑中过拟合的问题,尤其是在多轮推理中高估编辑目标概率的现象。提出了评估基准EVOKE,并介绍了“学习推理”(LTI)策略,通过多阶段推理约束模块,减轻过拟合,优化编辑效果。

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