模型编辑中的遗漏部分:对模型编辑带来的隐藏损害的深入探究
该论文提出了一种用于评估和缓解大型语言模型编辑中的涟漪效应的方法,通过引入 GORA 和 SORA 方法,实现了对模型编辑的量化评估,有效解决了当前模型编辑方法中存在的隐藏空间涟漪效应问题,推进了大型语言模型编辑技术的发展。
大规模语言模型的编辑知识具有吸引力,但现有方法在多次编辑时会导致模型遗忘先前的事实和下游任务能力。这限制了模型编辑方法的有效性和可扩展性。需要开发和评估可扩展的模型编辑方法。
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该论文提出了一种用于评估和缓解大型语言模型编辑中的涟漪效应的方法,通过引入 GORA 和 SORA 方法,实现了对模型编辑的量化评估,有效解决了当前模型编辑方法中存在的隐藏空间涟漪效应问题,推进了大型语言模型编辑技术的发展。
大规模语言模型的编辑知识具有吸引力,但现有方法在多次编辑时会导致模型遗忘先前的事实和下游任务能力。这限制了模型编辑方法的有效性和可扩展性。需要开发和评估可扩展的模型编辑方法。
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