LLMの編集を通じて、どのようにモデルの知識を長期的に維持・更新していくことができるか?
上記の文脈から、ERENというモデル編集フレームワークを使用することで、LLMの知識を長期的に維持・更新することが可能です。ERENは、自然言語テキストですべての編集を保存する成長するノートブックと、リーダーがそれらのノートを使用して回答を生成する方法を提供します。このフレームワークを使用することで、LLMの知識を追加・修正する際に、再トレーニングする必要なく、モデルを最新の状態に保つことができます。ERENは、モデルが関連するノートがある場合にそのノートに基づいて回答を生成し、関連するノートがない場合にはモデルの知識を直接使用して回答を生成するため、モデルの知識を効果的に管理し、更新することができます。