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编辑后模型性能下降的原因与解决方案
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型的编辑能力可以纠正错误和更新信息，但在多次编辑中会出现逐渐和灾难性遗忘，限制了其有效性和可扩展性。我们评估了ROME和MEMIT的局限性，并推动以可扩展性为中心的编辑方法的发展。
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关键要点
- 大型语言模型的编辑能力可以纠正错误和更新信息。
- 现有模型编辑技术评估依赖于可靠性、特异性和对少数编辑的泛化性指标。
- 多次编辑同一模型是实现模型编辑实际效用的关键。
- ROME和MEMIT是当前最先进的模型编辑方法，但存在局限性。
- 模型在多次编辑中会经历逐渐和灾难性的遗忘，影响其有效性和可扩展性。
- 遗忘过程分为初始的逐渐遗忘和后来的灾难性遗忘。
- 我们的分析强调了ROME和MEMIT在大规模应用中的其他关键局限性。
- 推动以可扩展性为中心的模型编辑方法的发展和评估。
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