论文略读：Can We Edit Factual Knowledge by In-Context Learning?

EMNLP 2023

  • 第一个探索in-context learning在语言模型知识编辑方便的效果
    • 传统的知识编辑方法通过在包含特定知识的文本上进行微调来改进 LLMs
      • 随着模型规模的增加，这些基于梯度的方法会带来巨大的计算成本
    • ->论文提出了上下文知识编辑（IKE），无需任何梯度和参数更新

1 背景

  • 知识编辑：修改语言模型在与训练阶段学到的知识（比如虚假内容、过时内容、偏见内容等）
    • 目标是双重的
      • 泛化性
        • 对描述相同知识的各种输入进行泛化
      • 特定性
        • 不干扰其他不相关的知识

2 论文方法

3 效果

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