EasyEdit 是一个面向大语言模型的知识编辑框架，其论文被 ACL 2024 System Demonstration Track 收录。项目由 zjunlp 团队开发，提供安装、快速开始、文档、Demo、基准测试、贡献指南、幻灯片和视频等资源，并附有面向初学者的指南，帮助新手快速理解知识编辑与模型编辑领域并上手使用。
用途方面，资料指出知识编辑旨在高效地调整基座模型在特定编辑描述符 [x_e, y_e] 上的行为。其核心任务包括：知识插入（注入 LLM 从未见过的知识，例如梅西赢得世界杯的次数从 0 改为 1）、知识更新（更新过时知识，例如美国总统从 Donald Trump 改为 Joe Biden）、知识删除（擦除敏感信息，例如某人的电话号码从 XXXX 变为空）。总体目标是在不影响模型对无关样本行为的前提下完成编辑。
主要能力方面，EasyEdit 集成了多种模型编辑与知识编辑算法，资料中明确提及的包括 ROME、MEMIT、GRACE、WISE、AlphaEdit、PMET、MELO、InstructEdit、CORE、NAMET、EMMET、FT-M、AdaLoRA、MEND、MELO'AAAI24、GRACE'NeurIPS24 等，并支持基于提示的编辑方法以及通过官方微调 API 定制 gpt-3.5-turbo。框架支持多 GPU 编辑（借助 HuggingFace Accelerate），并已支持 Llama3-8B 的 ROME 方法（需 transformers 4.40.0）、Mistral-7B、Baichuan2、ChatGLM2、InternLM、QWen 等模型编辑。EasyEdit 还发布了 MultimodalEditor，用于多模态大语言模型编辑；集成 DoLa 与 DeCo 等约束解码方法以缓解幻觉；提供 GRACE 的回滚支持；并对部分方法提供回滚能力。
EasyEdit 2.0 是一个重要升级：与通过更新内部参数或引入额外参数实现编辑的 EasyEdit 1.0 不同，EasyEdit 2.0 能够在推理阶段实时引导 LLM，提供无需重训的可控性统一框架，无缝集成多种引导方法，便于使用与评估。2025 年 4 月资料提到 EasyEdit2 提供精确且灵活的引导框架；2025 年 7 月资料称 EasyEdit2 支持表示引导方法 RePS，并提供 AxBench 风格评估的初步支持。EasyEdit2 论文已被 EMNLP 2025 System Demonstration Track 接收。
数据集与评估方面，框架附带 KnowEdit 基准（由 WikiBio、ZsRE、WikiData Counterfact、WikiData Recent、convsent、Sanitation 等数据集重新组织与清洗并重新划分训练/验证/测试而成），新增了非结构化长文本知识编辑数据集 AKEW、LEME 和 UNKE，以及 SafeEdit、ConceptEdit 等。评估上除原有的 token 级 teacher-forcing 范式外，还集成了基于论文《The Mirage of Model Editing: Revisiting Evaluation in the Wild》的新评估方法，以及 CKnowEdit 所采用的 LLM-as-a-judge 评估方式。
使用方式上，资料提供了 Pip 和 uv 两种安装方式、编辑显存占用说明、使用 EasyEdit BaseEditor 的简单示例、评估器（Trainer）、KnowEdit 数据集使用说明、Tutorial Notebook，以及通过设置 sequential_edit=True 实现连续编辑、sequential_edit=False 实现单次编辑后重载原始权重的说明。相关项目还有 EasyInstruct（指令处理框架）和 EasyDetect（LLM 幻觉检测工具）等。
适用场景包括：大语言模型知识纠错与更新、隐私信息擦除、模型去毒化（配合 SafeEdit 与 DINM）、多模态大模型编辑、终身/持续知识编辑、以及对模型可控性的研究与评估。
限制方面，资料未提供明确的收费、价格和商业授权信息；部分具体功能（如各算法完整的参数配置、各模型支持的完整列表）需参考项目文档与 README。安装命令、具体代码与使用步骤在本介绍中未展开，建议以官方仓库文档为准。
