継続編集における知識保持と知識グラフ構造の関係について

その上で，継続知識編集における編集対象の選び方大規模言語モデル（LLM）は膨大な知識を内部にを「各編集subjectの次数」と「編集subject同士の保持する一方で，hallucinationによる誤情報の生成hop距離」で制御し，各編集ステップにおける知識や，時間経過に伴う事実の陳腐化は避けられない．の保持を分析する（図1）．評価は編集ステップを時実運用では，これらに起因して出力の正確性や最新間軸とみなし，これまでに既知識集合に対する正解性が損なわれ得るため，誤った事実の訂正や最新情率と，未編集知識集合に対する正解率を追跡する．報への更新を，事前学習の再実行なしに実現する本研究は継続知識編集で観測される不安定性を，自ニーズが高まっている．このニーズに対し，局所的然言語由来の複雑要因から切り離し，次数・距離となパラメータ更新によって特定知識のみを変更するいう構造で説明可能な形に還元する実験基盤を提供知識編集（knowledgeediting）が提案され，ROME[1]する．org/licenses/by/4.0/).High（ハブ）Degree条件Low（エッヂ）（次数）