論文の概要: Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13172v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 16:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 12:35:30.836776
• Title: Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの編集:問題、方法、機会
• Authors: Yunzhi Yao, Peng Wang, Bozhong Tian, Siyuan Cheng, Zhoubo Li, Shumin Deng, Huajun Chen, Ningyu Zhang
• Abstract要約: 本稿では, LLMのモデル編集に関わる問題, 方法, 機会を深く探究する。 本稿では,モデル編集に関わるタスク定義と課題の概観と,現在処理中の最も進歩的な手法の詳細な実証分析について述べる。 本研究の目的は,各編集手法の有効性と実現可能性に関する貴重な知見を提供することであり,特定のタスクやコンテキストに対して,最も適切な方法の選択に関する情報決定を行う上で,コミュニティを支援することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.903537096207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the ability to train capable LLMs, the methodology for maintaining their relevancy and rectifying errors remains elusive. To this end, the past few years have witnessed a surge in techniques for editing LLMs, the objective of which is to efficiently alter the behavior of LLMs within a specific domain without negatively impacting performance across other inputs. This paper embarks on a deep exploration of the problems, methods, and opportunities related to model editing for LLMs. In particular, we provide an exhaustive overview of the task definition and challenges associated with model editing, along with an in-depth empirical analysis of the most progressive methods currently at our disposal. We also build a new benchmark dataset to facilitate a more robust evaluation and pinpoint enduring issues intrinsic to existing techniques. Our objective is to provide valuable insights into the effectiveness and feasibility of each editing technique, thereby assisting the community in making informed decisions on the selection of the most appropriate method for a specific task or context. Code and datasets are available at https://github.com/zjunlp/EasyEdit.
• Abstract（参考訳）: 有能なLDMを訓練する能力にもかかわらず、それらの関連性を維持し、エラーを是正する方法論はいまだ解明されていない。 この目的のために、ここ数年でLSMの編集技術が急増し、その目的は、他の入力に悪影響を及ぼすことなく、特定のドメイン内のLSMの動作を効率的に変更することにある。 本稿では, LLMのモデル編集に関わる問題, 方法, 機会を深く探究する。 特に、現在廃棄されている最も進歩的な方法の詳細な経験的分析とともに、モデル編集に関連するタスク定義と課題を徹底的に概観する。 また、より堅牢な評価と、既存の技術に固有の永続的な問題を特定できるように、新しいベンチマークデータセットを構築しました。 本研究の目的は,各編集手法の有効性と実現可能性に関する貴重な知見を提供することであり,特定のタスクやコンテキストに対して,最も適切な方法の選択に関する情報決定を行う上で,コミュニティを支援することである。 コードとデータセットはhttps://github.com/zjunlp/EasyEditで入手できる。

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