A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models

大型语言模型（LLMs）展现了惊人的能力，能够理解和生成与人类交流非常相似的文本。然而，其主要限制在于训练期间需要巨大的计算需求，这是由于它们的广泛参数化所引起的。由于世界的动态性，需要频繁更新LLMs以纠正过时的信息或整合新知识，以确保其持续的相关性。许多应用程序要求在训练后持续进行模型调整以解决缺陷或不良行为。越来越多的人对于高效、轻量级的即时模型修改方法感兴趣。为此，近年来知识编辑技术迅速发展，旨在在特定领域内有效地修改LLMs的行为，同时保持在各种输入下的整体性能。在本文中，我们首先定义了知识编辑问题，然后全面回顾了最先进的方法。我们从教育和认知研究理论中汲取灵感，提出了一个统一的分类标准，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，用于全面评估代表性的知识编辑方法。此外，我们对知识位置进行了深入分析，这可以更深入地了解LLMs内在的知识结构。最后，我们讨论了知识编辑的几个潜在应用，概述了其广泛而有影响力的影响。

本论文探讨了大型语言模型（LLMs）在知识更新和修改方面的挑战，并提出了一种轻量级的知识编辑方法，以保持模型的准确性和实时性。

本文提出了三种知识编辑方法：使用外部知识、将知识合并到模型中、编辑内在知识，并介绍了一个新的基准测试KnowEdit来评估这些方法的性能。

本文提供了一个全面的知识编辑方法综述，并深入分析了知识的位置和结构。实验使用了多个数据集进行测试，并讨论了知识编辑的潜在应用。

最近的相关研究包括使用元学习技术来优化知识编辑、使用迁移学习来更新模型、使用生成对抗网络来进行知识蒸馏等。