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EngramEdit: Decoupled Knowledge Updates in LLMs through Conditional Memory
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- EngramEdit met à jour les connaissances factuelles dans les LLMs utilisant des architectures mémoire conditionnelle comme DeepSeek Engram, sans réentraîner le modèle.
- Pourquoi ça compte
- Utile pour les ingénieurs maintenant des LLMs où les faits deviennent obsolètes et nécessitent correction sans réentraînement complet.
- Vigilance
- La méthode exige de calculer les représentations cibles pour plusieurs expressions d'un fait et mettre à jour conjointement les embeddings partagés, complexité et scalabilité incertaines.
- llm
- language model
- rag
- embedding
- edge
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