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黑盒大型语言模型的知识编辑
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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
我们提出了一种新的知识编辑方法DeepEdit，通过深度优先搜索提高编辑效果，适用于所有黑盒语言模型，无需访问模型参数，定性和定量上都取得显著性能提升。
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关键要点
- 提出了一种新的知识编辑方法，称为DeepEdit。
- DeepEdit基于深度优先搜索，适用于大型语言模型。
- 该方法无需访问模型参数，灵活应用于所有黑盒语言模型。
- DeepEdit通过提高推理连贯性和相关性来增强知识编辑效果。
- 逐步产生高质量的推理步骤，实现有效的知识编辑。
- 在定性上，DeepEdit能够有效控制语言模型，进行简洁的推理。
- 在定量上，DeepEdit在MQuaKE数据集上取得显著性能提升。
- 源代码已在指定网址发布。
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