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RSS订阅转载 论文解读：Locating and Editing Factual Associations in GPT（ROME）
与KN的对比：1、KN通过集成梯度仅仅定位激活的一个元素，并修改FFN第二层权重对应的一个向量，并且直接通过翻倍或者置零实现，是一种很粗糙的编辑。2、ROME的定位比KN往上一个层级，用因果干预方法定位整个激活向量，然后修改FFN第二层的整个权重来实现编辑。简单来说就是把要编辑的事实对应于该权重的输入输出，加入模型原始训练数据对应于该权重的输入输出列表中，让这个权重重新适应这个列表。本文定位方法更有理论依据，编辑对其它知识的影响也可以从优化角度来量化。原创作者: qizhou。
2025-06-07 03:47:27
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功能实现背景说明我们已经有两个参数来控制长事务：statement_timeout 和 idle_in_transaction_session_timeout。但是，如果事务执行的命令足够短且不超过 statement_timeout，并且命令之间的暂停时间适合 idle_in_transaction_session_timeout，则事务可以无限期持续。在这种情况下，transaction...
2024-10-03 02:17:43
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2024-08-20 03:14:09
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通过Hive SQL 指定资源池在大数据处理领域，资源管理是非常重要的一环。为了更好地管理和利用集群资源，Hive 提供了资源池（Resource Pool）的概念。资源池可以帮助我们对不同的任务进行分类和分配资源，以确保系统能够高效地运行。什么是资源池？资源池是一个逻辑概念，它可以用来将集群资源划分为不同的部分。每...
2024-06-28 11:53:22
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空空如也
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