论文
ROME
一种大语言模型知识编辑方法，通过定位与目标事实相关的权重并进行矩阵更新实现参数修改，速度快但规模化后可能破坏通用能力
时间轴 (近 90 天)
11月3日
模型编辑的代表性方法包括定位并修改前馈层中的键值记忆，如 ROME、MEMIT。
待验证50%
11月3日
权重编辑的典型方法包括 ROME、MEMIT 等，它们依赖对权重矩阵的定向更新而非 LLM 生成。
待验证50%
11月1日
代表性权重编辑工作包括直接编辑事实知识的 ROME、MEMIT，以及通过任务向量实现能力加减的模型算术。
待验证50%
10月9日
直接参数修改方法通过定位与目标事实相关的权重并进行矩阵更新来实现编辑，速度快但规模化后容易破坏模型的通用能力
待验证50%
10月9日
知识编辑方法主要分为三类：直接参数修改（如ROME、MEMIT）、外挂记忆或检索增强（RAG）、微调
待验证50%
9月17日
现有知识编辑方法如ROME、MEMIT通常假设事实知识集中存储在某几层的MLP权重中，并针对性修改这些权重
待验证50%
8月28日
ROME和MEMIT是精准修改模型知识的知识编辑方法
待验证50%
全部知识事实 (7)
待验证
模型编辑的代表性方法包括定位并修改前馈层中的键值记忆，如 ROME、MEMIT。
50%待验证权重编辑的典型方法包括 ROME、MEMIT 等，它们依赖对权重矩阵的定向更新而非 LLM 生成。
50%待验证代表性权重编辑工作包括直接编辑事实知识的 ROME、MEMIT，以及通过任务向量实现能力加减的模型算术。
50%待验证直接参数修改方法通过定位与目标事实相关的权重并进行矩阵更新来实现编辑，速度快但规模化后容易破坏模型的通用能力
50%待验证知识编辑方法主要分为三类：直接参数修改（如ROME、MEMIT）、外挂记忆或检索增强（RAG）、微调
50%待验证现有知识编辑方法如ROME、MEMIT通常假设事实知识集中存储在某几层的MLP权重中，并针对性修改这些权重
50%待验证ROME和MEMIT是精准修改模型知识的知识编辑方法
50%