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大规模语言模型的知识编辑的邻域扰动
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型在理解和生成文本方面表现出非凡能力，但训练过程中存在计算需求限制。近年来，对于即时修改模型的高效轻量级方法引起了关注。本文提供了对知识编辑方法的回顾，并引入了一个新的基准KnowEdit进行评估。同时，对知识定位进行了分析，讨论了知识编辑的潜在应用和意义。
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关键要点
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大型语言模型在理解和生成文本方面表现出非凡能力，但训练过程中的计算需求限制了其应用。
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动态世界的变化需要频繁更新大型语言模型，以纠正过时信息和整合新知识。
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近年来，针对即时修改模型的高效轻量级方法受到越来越多的关注。
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本文定义了知识编辑问题，并对最前沿方法进行了全面回顾。
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知识编辑方法被分为三类：利用外部知识、将知识合并到模型中、编辑内在知识。
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引入了新的基准KnowEdit，以对知识编辑方法进行综合实证评估。
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对知识定位进行了深入分析，以了解大型语言模型的知识结构。
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讨论了知识编辑的潜在应用及其广泛而有影响力的意义。
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