Tyrimai· 🧪 Verta testuoti
LLM žinių redagavimo optimizavimas per retųjų tikslų reguliarizaciją
Tyrėjai nustatė, kad paslėptų būsenų tikslų formavimas turi didelę įtaką LLM žinių atnaujinimo kokybei. Naudojant L1 reguliarizacijos metodą, pašalinami nereikalingi žinių vektorių komponentai, taip sumažinant interferenciją parametrų redagavimo metu ir užtikrinant tikslesnį žinių įvedimą.