Transformer 前馈层中关键值记忆更新的实证研究
本文提出了一个新任务,即在不降低模型在未修改信息方面的性能的情况下,显式修改 Transformer 模型中特定的事实知识,并基准化了几种方法。发现了用于知识修改的 Transformer 模型的关键组件,并提供了关于不同训练阶段对记忆和知识修改的见解。
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
本文提出了一个新任务,即在不降低模型在未修改信息方面的性能的情况下,显式修改 Transformer 模型中特定的事实知识,并基准化了几种方法。发现了用于知识修改的 Transformer 模型的关键组件,并提供了关于不同训练阶段对记忆和知识修改的见解。