継続知識編集のための評価手法について

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Summary, etc.：: <p>大規模言語モデル（LLM）は潜在的に広範な知識を持つが，その内部処理がブラックボックスであるため，知識の直接編集は困難とされている．これに対し，局所修正ベースの知識編集手法は，対象の知識をエンコードしている「知識ニューロン」を特定し，その関連パラメータを調整することで知識の更新を可能にした．直...

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Material Type: 記事
Title: 継続知識編集のための評価手法について
Author Heading: 石垣龍馬
前田英作
Publication Date: 2024-11-14
Publication Date (W3CDTF): 2024-11-14
Periodical title: 言語・音声理解と対話処理研究会
No. or year of volume/issue: 102 0
Volume: 102
Issue: 0
Pages: 171-176
Publication date of volume/issue (W3CDTF): 2024-11-14
ISSN (Periodical Title): 09185682
Publication (Periodical Title): The Japanese Society for Artificial Intelligence
Text Language Code: ja
Target Audience: 一般
Date/Time and Place of an Event: 言語・音声理解と対話処理研究会
DOI: 10.11517/jsaislud.102.0_171
https://doi.org/10.11517/jsaislud.102.0_171
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : CiNii Research
https://cir.nii.ac.jp/
Original Data Provider (Database): Japan Link Center
https://japanlinkcenter.org/top