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통찰 - 언어 모델 편집
언어 모델 편집의 함정: 수정된 언어 모델 평가에 관하여
본 논문에서는 최근 각광받는 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 업데이트 기법인 모델 편집의 효과와 잠재적 문제점을 실험적으로 분석하고, 기존 방법들이 모델의 일반적인 성능 저하를 피할 수 없음을 보여줍니다. 특히, 편집 횟수가 증가함에 따라 모델의 지식 구조가 파괴되어 심각한 성능 저하를 야기할 수 있으며, 안전성 또한 저하될 수 있음을 강조합니다.
양방향 언어 모델 편집을 통한 역방향 저주 해결
대규모 언어 모델(LLM)의 단방향 지식 편집은 역방향으로 지식을 회상하는 능력이 부족하여 새로운 지식을 완전히 이해하기보다는 암기하는 경향을 보인다.
SAUL: 생성 정규화를 통해 자연스럽고 일관된 언어 모델 편집 구현
대규모 언어 모델(LLM)의 최신 지식 유지를 위한 모델 편집 기법인 SAUL은 문장 연결 및 무작위 사실 증강을 통해 생성 정규화를 수행하여 기존 방법 대비 높은 편집 성능과 생성 품질을 동시에 달성한다.
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