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本文研究了大型语言模型中序列知识编辑的底层机制，表明许多正则化策略是不必要的，并且稳定性源于正确考虑累积的编辑约束而自然产生。
本文介绍了HoReN，这是一种参数保留的模型编辑方法，使用归一化Hopfield检索来处理对大型语言模型的大规模序列更新。它解决了知识积累和路由挑战的问题，在50,000次序列编辑上展示了稳定的性能，而先前的方法在这种情况下性能会退化。