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事件级知识编辑
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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
本文提出了一种新的任务设置，即事件级别知识编辑，通过将新事件直接编辑到大型语言模型中来改进传统的三元组级别编辑。作者构建了一个高质量的事件级别编辑基准ELKEN，并对各种知识编辑方法和大型语言模型在该基准上的性能进行了评估。研究结果表明，ELKEN对现有知识编辑方法提出了显著挑战。代码和数据集已公开发布。
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关键要点
- 提出了一种新的任务设置：事件级别知识编辑。
- 事件级别知识编辑通过将新事件直接编辑到大型语言模型中来改进传统的三元组级别编辑。
- 构建了高质量的事件级别编辑基准ELKEN，包含1,515个事件编辑。
- ELKEN还包括6,449个关于事实知识的问题和10,150个关于未来趋势的问题。
- 系统评估了各种知识编辑方法和大型语言模型在ELKEN基准上的性能。
- 研究发现ELKEN对现有知识编辑方法提出了显著挑战。
- 代码和数据集已公开发布，以促进进一步的研究。
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