LLMの知識を狙い撃ちして変更・修正する「知識編集（Knowledge Editing）」 | AIDB

LLMの知識を狙い撃ちして編集する手法（Knowledge Editing：知識編集）の現状を網羅的にまとめた論文が公開されています。 知識編集はモデル全体を再学習させることない効率的なアプローチと言われており、信頼性の向上や、パーソナライズされたエージェントの開発に役立つとのことです。なお、有名な手法としてはLoRAなどが含まれます。 本記事では背景、知識編集の概要、3つのフェーズ、評価方法、今回行われた実験と結果、そして応用例について紹介します。 参照論文情報 タイトル：A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models 著者：Ningyu Zhang et al.（多数） 所属：浙江大学, シンガポール国立大学, カリフォルニア大学ロサンゼルス校, Ant Group, Alibaba Group

[deejayroka]

“知識編集とは何か、3段階の編集フロー、そして手法による違いについてまとめ、最後にどのような応用が見込めるのか”