论文笔记：AlphaEdit: Null-Space Constrained Knowledge Editing for Language Models（AlphaEdit）

论文发表于人工智能顶会ICLR（基于定位和修改的模型编辑方法（针对和等）会破坏LLM中最初保存的知识，特别是在顺序编辑场景。为此，本文提出AlphaEdit：1、在将保留知识应用于参数之前，将扰动投影到保留知识的零空间上。2、从理论上证明，这种预测确保了在查询保留的知识时，编辑后的LLM的输出保持不变，从而减轻中断问题。3、对各种LLM（包括LLaMA3、GPT2XL和GPT-J）的广泛实验表明，

2025 年就业竞争激烈！当1222 万毕业生遭遇 “35 岁门槛” 与 AI 革命的双重冲击

人工智能

论文解读：MASS-EDITING MEMORY IN A TRANSFORMER（MEMIT）

论文发表于人工智能顶会ICLR（在模型编辑方法中，主要局限于更新单个事实。因此，基于ROME，本文开发了MEMIT，在大模型GPT-J（6B）和GPT-NeoX（20B）上实现了数千的批量编辑。阅读本文请同时参考原始论文图表。