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Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities

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摘要

由于大语言模型(LLM)中可能存在一些过时的、不适当的和错误的信息,所以有必要纠正模型中的相关信息。如何高效地修改模型中的相关信息而不影响无关的信息,是模型编辑方法试图解决的问题。本篇文章对大语言模型上的模型编辑方法(model editing)进行了分类介绍和评估,并提出了一个新的基准,包括评估数据集和评估标准。
Model editing to fix and update LLMs

分类

LLM上的模型编辑方法主要包括两类:(a) 模型参数不变(Preserving LLMs’ Parameters);(b) 模型参数改变(Preserving LLMs’ Parameters)。模型参数不变的方法又可以分为额外参数 (Additional Parameters) 和基于记忆的 (Memory-based Model)方法。而模型参数改变的方法又可以分为定位然后编辑类(Locate-Then-Edit)和元学习类(Meta-learning)。
Overview

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