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关系也知道：重新思考自回归变换器语言模型中的事实关联的检索与编辑
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了Transformer模型中的知识编辑问题，提出了新的评估基准和方法。研究表明，模型在知识修改时需保持性能，并提出了BIRD方法以改善双向知识回忆。同时分析了知识表示策略及其在动态环境中的应用，强调了知识编辑的重要性及潜在应用。
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关键要点
- 提出了在确保模型未修改信息性能不降低的情况下显式修改Transformer模型中特定事实知识的新任务。
- 使用因果干预技术研究自回归转换语言模型中的存储和检索，发现中间层前馈模块在存储实际关联方面的重要性。
- 通过信息流的视角分析基于Transformer的语言模型如何在推理过程中检索参数中的实际知识。
- 研究双向语言模型编辑，提出了Bidirectional Assessment for Knowledge Editing (BAKE)基准和Bidirectionally Inversible Relationship moDeling (BIRD)方法。
- 构建了名为RaKE的基准，专注于基于关系的知识编辑，确认了关系在事实三元组中的作用。
- 定义知识编辑问题，并提出统一的分类准则，将知识编辑方法分为三类：利用外部知识、将知识合并到模型中以及编辑内在知识。
- 引入新的基准KnowEdit，对代表性的知识编辑方法进行综合实证评估，深入分析知识定位。
❓
延伸问答
Transformer模型中的知识编辑问题是什么？
知识编辑问题是指在确保模型未修改信息性能不降低的情况下，显式修改Transformer模型中特定的事实知识。
BIRD方法在知识编辑中有什么作用？
BIRD方法通过问答和判断提高了四个不同规模的代表性语言模型的性能，旨在解决编辑方向上的知识回忆问题。
如何评估Transformer模型的知识编辑性能？
通过引入Bidirectional Assessment for Knowledge Editing (BAKE)基准，评估编辑后模型在回忆编辑知识的双向可逆性。
RaKE基准的主要关注点是什么？
RaKE基准专注于基于关系的知识编辑，确认了关系在事实三元组中的作用。
知识编辑方法可以分为哪几类？
知识编辑方法可以分为三类：利用外部知识、将知识合并到模型中以及编辑内在知识。
知识编辑在动态环境中的应用有哪些？
知识编辑在动态环境中的应用包括及时更新模型以纠正过时的信息或整合新知识，确保模型持续相关性。
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