ACL 2024 | 牵一发而动全身—知识图谱增强的大模型知识编辑新策略

大语言模型虽然具有强大的生成能力，但知识过时、事实错误的问题限制了其在实际应用中的可靠性，特别是在如医疗和法律的关键领域中。传统微调方法存在参数破坏和遗忘问题。基于以上问题，本文提出了基于知识图谱增强的模型编辑方法（GLAME，Graphs for LArge language Model Editing）。GLAME通过引入外部知识图谱，捕捉并建模知识间的关联变化，从而实现对目标知识及其关联知识的协同编辑，克服了现有方法只能编辑孤立知识的局限性，提高了模型的泛化能力。论文题目：Knowledge Graph Enhanced Large Language Model Editing, ACL Findings, 2024论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.13593一、背景与动机大语言模型凭借其强大的生成能力和蕴含的丰富知识在各种任务中表现卓越。然而，大模型中可能存在知识过时、事实错误等问题，这限制了大模型在实际应用中的可靠性。在 ………………………………