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基于自由文本的语言模型常识知识编辑
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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
大型语言模型在文本理解和生成方面表现优异，但训练计算需求高，需频繁更新。本文定义知识编辑问题，回顾前沿方法，并提出统一分类：利用外部知识、合并知识和编辑内在知识。引入新基准KnowEdit进行评估，分析知识定位，探讨知识编辑的应用及其重要性。
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关键要点
- 大型语言模型在文本理解和生成方面表现优异，但训练计算需求高。
- 需要频繁更新以纠正过时的信息或整合新知识。
- 知识编辑问题被定义，并回顾了前沿方法。
- 知识编辑方法分为三类：利用外部知识、合并知识和编辑内在知识。
- 引入新基准KnowEdit进行评估，分析知识定位。
- 探讨知识编辑的应用及其重要性。
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