对比知识解码：提高理解性语言模型对经过编辑事实的信心
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过对上下文新知识的影响进行分析，我们观察到虽然新知识的 logits 显著提升，但由于顽固的知识的存在，in-context editing 的性能仍然受到限制。为了解决这个问题并进一步提高 in-context editing 的性能，我们提出了一种新的方法，称为 DeCK，它通过对比由 in-context editing 引导的新编辑知识和未编辑参数化知识获得的 logits...
我们提出了一种新的知识编辑方法DeepEdit，通过深度优先搜索提高编辑效果。DeepEdit适用于所有黑盒语言模型，无需访问模型参数或输出词汇分布。在定性和定量上，DeepEdit都取得了显著性能提升。
