In diesem Papier, Wir stellen EasyEdit2 vor, ein Rahmen, der es ermöglichen soll
Plug-and-Play-Anpassbarkeit zur Steuerung eines großen Sprachmodells (LLM)
Verhaltensweisen. EasyEdit2 unterstützt eine breite Palette von Testzeitinterventionen,
inklusive Sicherheit, Gefühl, Persönlichkeit, Denkmuster, Faktizität, Und
Sprachmerkmale. Anders als sein Vorgänger, EasyEdit2 verfügt über eine neue
Architektur, die speziell für die nahtlose Modellsteuerung entwickelt wurde. Es umfasst
Schlüsselmodule wie der Lenkvektorgenerator und der Lenkvektor
Applikator, die eine automatische Generierung und Anwendung von Lenkvektoren ermöglichen
um das Verhalten des Modells zu beeinflussen, ohne seine Parameter zu ändern. Einer der
Der Hauptvorteil von EasyEdit2 ist seine Benutzerfreundlichkeit – Benutzer benötigen keine umfangreichen Funktionen
technisches Wissen. Mit nur einem einzigen Beispiel, Sie können effektiv leiten und
Passen Sie die Reaktionen des Modells an, macht eine präzise Steuerung sowohl zugänglich als auch
effizient. Empirisch, Wir berichten über die Modellsteuerungsleistung in verschiedenen Bereichen
LLMs, die Wirksamkeit dieser Techniken demonstrieren. Wir haben die veröffentlicht
Quellcode auf GitHub unter https://github.com/zjunlp/EasyEdit zusammen mit a
Demonstrationsnotizbuch. Zusätzlich, Ein Demovideo stellen wir unter zur Verfügung
https://zjunlp.github.io/project/EasyEdit2/video für eine kurze Einführung.

Dieser Artikel untersucht Zeitreisen und deren Auswirkungen.

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