本文是LLM系列文章，针对《EasyEdit: An Easy-to-use Knowledge Editing Framework for Large Language Models》的翻译。
大型语言模型（LLM）通常存在知识截断或谬论问题，这意味着它们不知道看不见的事件，或者由于过时/嘈杂的数据而生成具有错误事实的文本。为此，出现了许多LLM的知识编辑方法——旨在巧妙地注入/编辑更新的知识或调整不期望的行为，同时最大限度地减少对无关输入的影响。然而，由于各种知识编辑方法之间的显著差异和任务设置的差异，社区没有可用的标准实施框架，这阻碍了从业者将知识编辑应用于应用程序。为了解决这些问题，我们提出了EASYEDIT，这是一个易于使用的LLM知识编辑框架。它支持各种前沿的知识编辑方法，可以很容易地应用于许多著名的LLM，如T5、GPT-J、LlaMA等。经验上，我们用EASYEDIT报告了LlaMA-2的知