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京东 11.11 红包
183期《Outdated Issue Aware Decoding for Factual Knowledge Editing》
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Outdated Issue Aware Decoding for Factual Knowledge Editing 报告嘉宾:孙增奎来自于北京交通大学计算机科学与技术学院,目前直博三年级在读,博士生导师为陈钰枫老师,主要研究方向为机器翻译以及大模型应用,在微信翻译实习期间,围绕多语言机器翻译以及大模型知识编辑两个研究问题,以一作在 ACL 2024 会议中稿两篇Findings 论文。 论文摘要:近年来,知识编辑因其无需重新训练即可从预训练模型中更新过时知识而受到越来越多的关注。然而,最近的研究指出,现有的相关方法往往只是对编辑后的知识的进行记忆,而非真正地学习。在推理问题上,我们发现现有方法难以利用编辑过的知识来推理新的答案,并且倾向于保留编辑前模型的回答。然而,这些编辑前模型的回答并非我们实际需要的。为缓解这一问题,本文提出一种编辑知识敏感的解码策略,以提高编辑模型在推理问题上的性能。通过捕获并放大原始模型和编辑模型之间对 token预测的概率分布差异,以缓解过时问题,从而提高模型性能。实验结果表明,DISCO可以增强编辑后模型的推理能力,并降低过时问题的比例。
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178期《Investigating Multi-Hop Factual Shortcuts in Knowledge Editing of Large La》
179期《Tell Me More! Towards Implicit User Intention Understanding of Language Mo》
战双露娜170cm的机器人,长高了的露娜,长大了的露娜,来到现实的露娜,露娜,腿部稍微动一下
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