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AlphaEdit：用于语言模型的零空间约束知识编辑
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新的知识编辑方法，称为基于约束的解码，适用于大型语言模型。DeepEdit通过深度优先搜索进行渐进解码，提高推理连贯性和知识更新效果。无需访问模型参数，适用于所有黑盒语言模型。在MQuaKE数据集上表现优异，显著提升性能。
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关键要点
- 提出了一种新的知识编辑方法，称为基于约束的解码。
- DeepEdit是一种基于深度优先搜索的渐进解码知识编辑的神经符号方法。
- DeepEdit提高了推理连贯性、与问题的相关性以及对更新知识的认知。
- 该方法适用于所有黑盒语言模型，无需访问模型参数。
- DeepEdit逐步产生高质量的推理步骤，实现有效的知识编辑。
- 在MQuaKE数据集上，DeepEdit显著提升了性能。
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