предпочитала Париж в нескольких запросах, с вероятностями от 2% до 49%. После одного целевого редактирования модель сместила своё предпочтение в пользу Рима во всех тестируемых формулировках, при этом другие факты об Эйфелевой башне остались неизменными. Метод модифицирует матрицу в сети прямого распространения (feed-forward network, FFN), которая действует как ассоциативная память для фактов. Эксперимент также показал, что факты не хранятся в виде отдельных нейронов, а распределены по всей сети, и что ROME может корректировать конкретную ассоциацию без полного переобучения. Наконец, исходные веса были восстановлены, что подтвердило обратимость редактирования.