論文の概要: Detecting Edit Failures In Large Language Models: An Improved Specificity Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17553v2
• Date: Sat, 3 Jun 2023 08:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 00:28:27.210659
• Title: Detecting Edit Failures In Large Language Models: An Improved Specificity Benchmark
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける編集障害の検出: 仕様性ベンチマークの改良
• Authors: Jason Hoelscher-Obermaier, Julia Persson, Esben Kran, Ioannis Konstas and Fazl Barez
• Abstract要約: 既存のCounterFactベンチマークを動的コンポーネントを含むように拡張し、ベンチマークのCounterFact+をダブします。 この改良されたベンチマークを用いて、最近のモデル編集技術の評価を行い、それらが低特異性に悩まされていることを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.45927470587879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent model editing techniques promise to mitigate the problem of memorizing false or outdated associations during LLM training. However, we show that these techniques can introduce large unwanted side effects which are not detected by existing specificity benchmarks. We extend the existing CounterFact benchmark to include a dynamic component and dub our benchmark CounterFact+. Additionally, we extend the metrics used for measuring specificity by a principled KL divergence-based metric. We use this improved benchmark to evaluate recent model editing techniques and find that they suffer from low specificity. Our findings highlight the need for improved specificity benchmarks that identify and prevent unwanted side effects.
• Abstract（参考訳）: 近年のモデル編集技術は、LLMトレーニング中に偽りや時代遅れの関連を記憶する問題を緩和することを約束している。 しかし,これらの手法は既存の特異性ベンチマークでは検出されない大きな副作用をもたらす可能性がある。 既存のCounterFactベンチマークを動的コンポーネントを含むように拡張し、ベンチマークのCounterFact+をダブします。 さらに,kl発散基準を用いて特異度を測定するためのメトリクスを拡張した。 この改良されたベンチマークを用いて、最近のモデル編集手法を評価し、それらが低特異性に悩まされていることを確認する。 我々の研究は、望ましくない副作用を特定し予防する改良された特異性ベンチマークの必要性を強調した。

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