llm-editing

论文提出 LadderEdit，通过将每个 LoRA 编辑适配器压缩为低秩草图，并在草图无法满足重写、泛化和局部性要求时沿阶梯提升秩，实现 5.2 倍的存储节省，并在 50,000 次连续编辑上保持有效性。

J-Wash是一款工具，利用Anthropic的Jacobian透镜，允许用户通过修改token方向来编辑大型语言模型的行为和身份，然后将编辑后的模型导出为独立检查点，无需训练或微调。

本文介绍了用于评估大语言模型中编辑事实性意见能力的FactualOpinionEditing with Evidence (FOE)基准，并提出了一种自生成证据对齐方法来改善意见-证据对齐。

实验研究显示，在标题中插入第一/第二人称代词对人类记忆度影响不一，且大语言模型常生成不准确或不自然的改写。