#723 · 主分类： 教育与研究
rome
定位和编辑GPT中的事实关联（NeurIPS 2022）
项目最后更新：04/20/24
GitHub Stars
778
Forks数量
164
贡献者数量
2
许可证
MIT
收录理由
这个仓库是 NeurIPS 2022 一篇关于模型编辑论文的官方参考实现，核心思路是先定位事实关联在 Transformer 内部的具体位置，再通过一次秩一更新直接改写该事实。随附的因果追踪 notebook 可以逐层检查哪些层和注意力头真正承载了某条陈述，而编辑接口只需提供提示词、主体和目标改写内容即可操作。目前支持 GPT-2 XL 和 GPT-J 两种模型，并带有一套包含基线的评估工具，用于在 CounterFact 数据集上对比不同编辑方法。如果你想复现论文结论，或者自己动手做编辑实验，从这里入手最合适。
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