FastEdit简介

FastEdit是一个旨在帮助开发者高效地向大型语言模型注入新知识的工具。它可以在10秒内完成对模型的编辑,极大地提高了模型更新的效率。

官方资源

• GitHub仓库: FastEdit的源代码和文档
• PyPI包: 可通过pip安装的Python包

支持的模型

FastEdit目前支持以下大型语言模型:

• GPT-J (6B)
• LLaMA (7B/13B)
• LLaMA-2 (7B/13B)
• BLOOM (7.1B)
• Falcon (7B)
• Baichuan (7B/13B)
• InternLM (7B)

算法实现

FastEdit实现了Rank-One Model Editing (ROME)算法,能够高效地编辑模型知识。

快速上手

安装

git clone https://github.com/hiyouga/FastEdit.git
conda create -n fastedit python=3.10
conda activate fastedit
cd FastEdit
pip install -r requirements.txt

或者直接通过pip安装:

pip install pyfastedit

使用示例

准备好编辑数据后,使用以下命令编辑模型:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m fastedit.editor \
    --data data/example.json \
    --model EleutherAI/gpt-j-6b \
    --config gpt-j-6b \
    --template default

相关资源

• MEMIT算法: 用于批量编辑事实知识的算法
• EasyEdit: 另一个用于编辑语言模型的工具库

总结

FastEdit为开发者提供了一种高效编辑大型语言模型的方法,有助于模型的快速迭代和知识更新。通过本文介绍的资源,读者可以深入了解FastEdit的原理和使用方法,将其应用到自己的项目中。