免训练大模型知识编辑，吸收新数据更高效｜EMNLP'24

这篇内容讨论了一种名为RECIPE的新方法，旨在增强类似ChatGPT的大型语言模型（LLMs）的知识编辑能力。该方法以检索增强的持续提示学习为特色，解决了LLMs在保持事实准确性和逻辑一致性方面面临的挑战。与以往的编辑技术不同，这些技术往往在知识保留和模型性能方面存在困难，RECIPE整合了知识哨兵机制和标记表示，以完善生成过程。其优越性能得到了对权威基础模型和编辑数据集的实验支持。这一进步意义重大，因为它提供了一种更高效的更新LLMs的方式，无需进行大量的重新训练，可能减少编辑时间并保留模型的泛化能力。对于对人工智能和模型编辑未来感兴趣的人来说，这篇内容提供了一个有前途的解决方案的见解，可以使LLMs更具动态性和准确性。- 一项新研究提出了一种检索增强的连续提示学习新方法，可以提高知识终身学习的编辑和推理效率。 - 之前的工作在终身编辑场景中表现不佳，而该方法通过将知识描述转换为连续提示的token表示，有效地细化基于知识的生成过程。 - 该方法还集成了知识哨兵机制，用于确定检索库是否包含相关知识。 - 实验结果证明了该方法在终身编辑和通用能力方面的优越性。 - 与其他编辑方法相比，该方法具有更高的编辑效率和推理速度。 - 消融实验结果表明，使用连续提示和知识哨兵机制对编辑效果至关重要。