易编-一种用户友好的大语言模型知识编辑框架

大型语言模型（LLMs）如GPT-3、ChatGPT和PaLM在生成类似人类文本方面显示出巨大潜力。然而，它们仍然存在输出中过时或不正确的知识的问题。

为了解决这个问题，浙江大学的研究人员最近提出了EasyEdit——一个易于使用的知识编辑框架，用于对LLMs进行编辑。EasyEdit是一个用于编辑大型语言模型（LLM），如GPT-J、Llama、GPT-NEO、GPT2和T5（支持从1B到65B的模型）的Python软件包，其目标是在特定领域内高效地改变LLM的行为，同时不会对其他输入的性能产生负面影响。它被设计为易于使用和扩展。在本文中，我将概述他们的工作。

问题

• 知识截止时间：由于LLM仅在特定时期的数据上进行训练，它们缺乏对更近期事件的了解。
• 知识谬误：由于训练数据中存在偏见或噪音，LLM机器学习模型有时会生成事实上不准确的文本。

这些可能导致LLMs产生不可预测的错误或误导性的输出结果。

提出的解决方案

研究人员提出了知识编辑作为解决方案。其关键思想是快速高效地修改特定的LLM行为，而无需从零开始重新训练它们。

知识编辑的一些关键优点包括：

• 需要比完全微调更少的数据样本和资源
• 保持HTML结构不变，对整体模型性能进行最少的改动。
• 使得随着新信息的出现变得容易更新

介绍 EasyEdit

EasyEdit 提供了一个统一的 Python 框架，以简单的即插即用方式，应用各种前沿知识编辑技术到 LLMs 上。

它包含可定制化模块，用于：

• 编辑：处理编辑请求和场景
• 方法：实现不同的编辑算法，如ROME、MEND等。
• 评估: 评估编辑的影响，包括可靠性、概括性等方面。

EasyEdit无缝地将编辑工作融入到模型推理中，同时允许灵活交换不同的模块。

实证结果

在EasyEdit中对LLaMA中的事实知识进行实验，根据各项指标显示出强劲的表现。

结果清楚地表明，知识编辑始终优于传统的微调。SERAC和MEND尤其展现了令人瞩目的编辑能力。

结论

EasyEdit论文为自然语言处理社区提供了一款具有影响力的知识编辑工具箱。它可以方便地应用和比较各种先进的编辑技术于不同的LLM模型上。进行的广泛编辑和评估突显了知识编辑相对于微调的优势。

开放源代码、文档和教程的提供还降低了在这个令人兴奋的领域进行未来研究探索的门槛。

总的来说，EasyEdit代表了迈向更可靠和更新的LLMs的宝贵进步！

对于LLMs的知识编辑，你有什么想法？请在下方随意分享！