ConceptEdit是浙江大学和新加坡国立大学提出的一个针对大模型概念知识编辑任务的新型基准数据集。该数据集基于DBpedia本体构建,包含452个概念和8,767个实例,这些概念和实例都经过了精心挑选和定义,以确保数据集的质量。ConceptEdit旨在通过修改概念定义来研究大模型中概念知识编辑的能力,并引入了两个新的评估指标:Instance Change和Concept Consistency,分别用于衡量实例级别的变化和生成定义的语义相似性。该数据集可以帮助研究人员更深入地理解大模型如何存储和管理概念知识,并探索更有效的方法来编辑这些知识,从而提高大模型的性能和可靠性。
详情请参见五号雷达:https://www.5radar.com/
数据集地址: https://huggingface.co/datasets/zjunlp/ConceptEdit
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