本記事では、LLMの知識を狙い撃ちして編集する手法（Knowledge Editing：知識編集）について整理します。 知識編集はモデル全体を再学習させることない効率的なアプローチと言われており、信頼性の向上や、パーソナライズされたエージェントの開発に役立つとのことです。なお、有名な手法としてはLoRAなどが含まれます。 背景、知識編集の概要、3つのフェーズ、評価方法、今回行われた実験と結果、そして応用例について紹介します。 本記事の関連研究： ハーバード研究者などがLLMを創造的にすべく考案した、大喜利データセットでユーモアラスにチューニングする手法『LCoT』 LLMにナレッジグラフ（知識…