Jan, 2024

大型语言模型的知识编辑综合研究

TL;DR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。