通过无标签课程化有意义学习诊断和纠正大型语言模型中的知识缺失
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型（LLMs）中存在的知识缺失问题，提出了一种无标签课程化有意义学习框架（LaMer）进行诊断和纠正。该方法利用相对熵自动评估知识缺失，并通过有意义学习生成增强数据，逐步改善LLMs的知识缺失。实验表明，LaMer在七个推理和语言理解基准中有效提升LLMs的表现，展示了显著的应用潜力。
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域引起了研究兴趣。为了解决LLM保留错误或有害知识的问题，需要进行知识遗忘。该综述介绍了知识遗忘问题的定义、相关工作和三种方法：参数优化、参数合并和上下文学习。同时提及了使用的评估数据集和未来的挑战和方向。
