大规模语言模型的知识编辑的邻域扰动
大语言模型知识编辑的挑战在于不同类型的知识以及层次关系对编辑效果的影响。本研究通过量化知识的困惑度并评估编辑方法的效果，发现新知识的困惑度与编辑效果存在负相关。进一步研究发现，抽象概念更困惑，而层次关系对编辑结果有影响。研究提供了更深入的大语言模型编辑挑战以及未来模型编辑的启示。
Jun, 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
通过研究发现，Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 技术相较于定位和编辑方法，在时效性知识编辑方面表现更优，从而为大型语言模型的更新提供了一种替代方案。
Jun, 2024
本文旨在探索对大型语言模型进行知识编辑可能带来的潜在问题，并提出了基准数据集和创新评估指标来研究这些问题。实验结果显示，知识编辑可能意外产生对大型语言模型的意想不到的后果，因此需要引起关注并进行进一步研究。
Oct, 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
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
评估大型语言模型的知识编辑能力和知识迁移效果的新基准 Eva-KELLM，采用原始文档进行知识编辑，从多个角度评估其效果，研究发现当前使用原始文档进行知识编辑的方法在处理修改后的知识以及跨语言知识迁移时效果不佳。
Aug, 2023
介绍了大型语言模型（LLMs）的计算成本问题以及知识模型编辑（KME）领域中的最新进展和分类技术，探讨了方法的洞见、优势、限制以及实际应用和挑战，并提出了未来研究方向。
Oct, 2023