本文探讨了预训练语言模型（如BERT和GPT-3）在关系知识获取和知识库构建中的表现，提出了新的评估方法和数据集，强调了模型在知识保留、更新和获取新知识方面的挑战。研究发现，模型的中间层对知识贡献显著，但在理解单词定义方面存在缺陷。LHMKE基准用于全面评估中文大型语言模型的知识获取能力。