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LLMs 检索增强的连续提示学习中的终身知识编辑
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了多语言知识编辑在大型语言模型中的应用，提出了一种检索增强的方法以高效更新模型知识。通过分类知识编辑方法，介绍了新基准KnowEdit，并分析了知识定位。研究表明，WilKE方法在终身编辑中显著提高了性能，克服了现有方法的局限性。
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关键要点
- 多语言知识编辑通过检索增强的方式，有效更新大型语言模型中的新知识，性能优于传统微调方法。
- 知识编辑问题被定义并分类为三类：利用外部知识、将知识合并到模型中、编辑内在知识。
- 引入新的基准KnowEdit，对知识编辑方法进行综合实证评估，并深入分析知识定位。
- 提出的WilKE方法在终身编辑中显著提高了性能，克服了现有方法的局限性，实验结果显示在编辑GPT2-XL和GPT-J上分别改进了46.2%和67.8%。
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延伸问答
什么是多语言知识编辑？
多语言知识编辑是通过检索增强的方式，有效更新大型语言模型中的新知识，性能优于传统微调方法。
WilKE方法在知识编辑中有什么优势？
WilKE方法在终身编辑中显著提高了性能，克服了现有方法的局限性，实验结果显示在编辑GPT2-XL和GPT-J上分别改进了46.2%和67.8%。
知识编辑方法是如何分类的？
知识编辑方法被分类为三类：利用外部知识、将知识合并到模型中、编辑内在知识。
KnowEdit基准的目的是什么？
KnowEdit是一个新的基准，用于对代表性的知识编辑方法进行综合实证评估。
知识编辑在大型语言模型中的应用有哪些潜在意义？
知识编辑可以纠正过时或错误的知识，确保大型语言模型持续具有相关性，具有广泛而有影响力的意义。
当前知识编辑方法存在哪些局限性？
当前知识编辑方法主要集中在单一编辑上，无法满足终身编辑的要求，存在性能退化问题。
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