WikiEdge:ArXiv-2407.15017/summary

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這篇論文是關於大型語言模型（LLMs）中知識機制的綜述和展望，主要內容可以概括如下：

1. 引言：強調了理解LLMs中的知識機制對於發展可信的通用人工智能（AGI）至關重要。論文回顧了知識機制分析，並提出了一個新的分類法，包括知識利用和演化。
2. 預備知識：定義了知識的範圍，並討論了LLMs中知識的定義和架構。
3. 知識利用：根據布魯姆的認知領域分類法，將LLMs中的知識表示和利用分為三個層次：記憶、理解和應用，以及創造。
4. 知識演化：討論了個體和群體LLMs中知識的動態演化，包括預訓練階段的初級知識積累和後訓練階段的微調。
5. 知識機制的應用：探討了如何利用知識機制分析來構建更高效和可信的模型。
6. 討論：討論了LLMs學習的知識、學習知識的脆弱性、尚未學習到的「暗知識」以及如何從跨學科的視角探索更多知識。
7. 未來方向：提出了參數化與非參數化知識、具體化智能和領域特定LLMs等未來研究方向。