本研究提出了一种基于注意力机制的大规模记忆编辑方法（MEMAT），有效解决了大语言模型中事实知识更新的不足，显著提升了多个性能指标，并展示了良好的可移植性。

Large-Scale Memory Editing in Transformers Using Attention Mechanisms: Cross-Language Knowledge Exploration
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