大型语言模型编辑：问题、方法和机遇
本研究聚焦于编辑多模态大型语言模型（MLLMs），通过构建名为 MMEdit 的新基准测试和创新评估指标，以提供对多模态 LLMs 进行编辑的相关研究和改进效果的综合实验和分析，旨在为自然语言处理社区提供深入的见解。
Oct, 2023
该论文探索了在大型语言模型中编辑概念性知识的能力，通过构建一个新的基准数据集 ConceptEdit 和建立一套新的度量标准来评估现有的编辑方法。实验结果表明，虽然现有的编辑方法在某种程度上能有效地修改概念级别的定义，但也有可能扭曲大型语言模型中相关的实例化知识，导致性能下降。这对于更好地理解大型语言模型的能力具有启发意义。
Mar, 2024
大型语言模型 (Large Language Models) 在理解和生成与人类交流非常相似的文本方面表现出非凡的能力。然而，由于其广泛的参数化，训练过程中存在重大的计算需求限制。这种挑战由于世界的动态性而进一步加剧，需要经常更新 LLM 以纠正过时的信息或整合新知识，从而确保它们持续具有相关性。近年来，对于即时修改模型的高效轻量级方法引起了越来越多的关注。本文首先定义了知识编辑问题，然后提供了对最前沿方法的全面回顾。在教育和认知研究理论的启发下，我们提出了一个统一的分类准则，将知识编辑方法分为三类：利用外部知识、将知识合并到模型中以及编辑内在知识。此外，我们引入了一个新的基准 KnowEdit，以对代表性的知识编辑方法进行综合实证评估。此外，我们对知识定位进行了深入分析，从而更深入地了解 LLM 固有的知识结构。最后，我们讨论了知识编辑的几个潜在应用，并概述了它的广泛而有影响力的意义。
Jan, 2024
大型语言模型具有刻板印象偏见，模型编辑方法能够缓解这一问题，本研究通过综合性研究从多个角度评估了七种模型编辑算法在刻板偏见消除中的潜力和挑战，同时提出了两种简单有效的方法以提升刻板偏见的编辑效果。
Feb, 2024
大型语言模型（LLMs）通常存在知识截断或谬误问题，为解决此问题，我们提出了 EasyEdit，一个易于使用的 LLMs 知识编辑框架，它支持各种前沿的知识编辑方法，并在可靠性和推广性方面超过了传统微调。
Aug, 2023
知识编辑是一种有效更新大型语言模型中的实际知识而最小化参数改动的新兴技术。然而，近期研究发现一些令人担忧的副作用，如知识扭曲和综合能力下降，这在编辑后产生了。本调查综合研究了这些副作用，提供了一个统一的观点，对于 LLMs 中的知识编辑所面临的挑战进行了讨论。我们讨论了相关工作，并总结了克服这些限制的潜在研究方向。我们的工作强调了当前知识编辑方法的限制，强调了对 LLMs 内部知识结构的更深入理解和改进的知识编辑方法的需求。为促进未来研究，我们已公开发布了补充材料，如论文集，网址为 https URL。
Jun, 2024
通过一个仔细设计的代码编辑任务基准以及结合自然语言指令的训练集，我们评估了几个最先进的大型语言模型，并揭示了现有开源和闭源模型之间的显著差距。同时，我们展示了通过精细调优开源代码语言模型可以显著提高其代码编辑能力。
Dec, 2023
利用 EREN（通过阅读笔记编辑模型）提出方法来提高大型语言模型的可伸缩性和鲁棒性，通过正确响应语法相似但语义无关的输入以及从多个修改中整合知识，优于现有技术。
Mar, 2024