論文の概要: MQuAKE: Assessing Knowledge Editing in Language Models via Multi-Hop Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14795v1
• Date: Wed, 24 May 2023 06:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 18:51:37.025003
• Title: MQuAKE: Assessing Knowledge Editing in Language Models via Multi-Hop Questions
• Title（参考訳）: MQuAKE:マルチホップ質問による言語モデルにおける知識編集の評価
• Authors: Zexuan Zhong, Zhengxuan Wu, Christopher D. Manning, Christopher Potts, Danqi Chen
• Abstract要約: MQuAKE (Multi-hop Question Answering for Knowledge Editing)を提案する。 本稿では,メモリベースのアプローチであるMeLLoを提案する。これは,編集された事実に整合した回答を生成するために,言語モデルを反復的に促しながら,すべての編集された事実を外部に保存する。 我々は,MLLoがLLM(最大175B)とうまく対応し,従来のモデルエディタよりも大きなマージンで優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.043769952805626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The information stored in large language models (LLMs) falls out of date quickly, and retraining from scratch is often not an option. This has recently given rise to a range of techniques for injecting new facts through updating model weights. Current evaluation paradigms are extremely limited, mainly validating the recall of edited facts, but changing one fact should cause rippling changes to the model's related beliefs. If we edit the UK Prime Minister to now be Rishi Sunak, then we should get a different answer to Who is married to the British Prime Minister? In this work, we present a benchmark MQuAKE (Multi-hop Question Answering for Knowledge Editing) comprising multi-hop questions that assess whether edited models correctly answer questions where the answer should change as an entailed consequence of edited facts. While we find that current knowledge-editing approaches can recall edited facts accurately, they fail catastrophically on the constructed multi-hop questions. We thus propose a simple memory-based approach, MeLLo, which stores all edited facts externally while prompting the language model iteratively to generate answers that are consistent with the edited facts. While MQuAKE remains challenging, we show that MeLLo scales well with LLMs (up to 175B) and outperforms previous model editors by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)に格納されている情報は、すぐに時代遅れになり、スクラッチから再トレーニングすることは、多くの場合オプションではない。 これは最近、モデル重み付けを更新して新しい事実を注入する様々なテクニックを生み出した。 現在の評価パラダイムは極めて限定的であり、主に編集された事実のリコールを検証するが、1つの事実を変更することは、モデルの関連する信念に波及する変化を引き起こすべきである。 もし英国首相をリシ・スナックに編集したら、誰がイギリス首相と結婚するのか、別の答えを得るべきだ。 本研究では,編集されたモデルが,編集された事実の関連する結果として,どの回答を変更すべきかを正しく判断するマルチホップ質問を含むベンチマークMQuAKE(Multi-hop Question Answering for Knowledge Editing)を提案する。 現在の知識編集アプローチは、編集された事実を正確に思い出すことができるが、構築されたマルチホップの質問で破滅的に失敗する。 そこで我々は,すべての編集された事実を外部に格納し,言語モデルを反復的に促し,編集された事実と一致する回答を生成するシンプルなメモリベースアプローチであるmelloを提案する。 MQuAKEは依然として挑戦的だが、MLLoはLLM(最大175B)と同等にスケールし、以前のモデルエディタよりも大きなマージンで優れていることを示す。

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