論文の概要: Unveiling the Pitfalls of Knowledge Editing for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02129v5
• Date: Fri, 10 May 2024 18:35:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 01:12:47.412111
• Title: Unveiling the Pitfalls of Knowledge Editing for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための知識編集の落とし穴を解き明かす
• Authors: Zhoubo Li, Ningyu Zhang, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Xi Chen, Huajun Chen,
• Abstract要約: 知識編集が潜在的なリスクをもたらす副作用をもたらすかどうかはまだ不明である。 本稿では,大規模言語モデルの知識編集に伴う潜在的な落とし穴について検討する。 実験結果は、知識編集が意図しない結果の影を必然的に落としてしまうことを鮮明に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.83423510576848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the cost associated with fine-tuning Large Language Models (LLMs) continues to rise, recent research efforts have pivoted towards developing methodologies to edit implicit knowledge embedded within LLMs. Yet, there's still a dark cloud lingering overhead -- will knowledge editing trigger butterfly effect? since it is still unclear whether knowledge editing might introduce side effects that pose potential risks or not. This paper pioneers the investigation into the potential pitfalls associated with knowledge editing for LLMs. To achieve this, we introduce new benchmark datasets and propose innovative evaluation metrics. Our results underline two pivotal concerns: (1) Knowledge Conflict: Editing groups of facts that logically clash can magnify the inherent inconsistencies in LLMs-a facet neglected by previous methods. (2) Knowledge Distortion: Altering parameters with the aim of editing factual knowledge can irrevocably warp the innate knowledge structure of LLMs. Experimental results vividly demonstrate that knowledge editing might inadvertently cast a shadow of unintended consequences on LLMs, which warrant attention and efforts for future works. Code and data are available at https://github.com/zjunlp/PitfallsKnowledgeEditing.
• Abstract（参考訳）: 微調整型Large Language Models(LLMs)のコストが上昇するにつれて、最近の研究はLLMに埋め込まれた暗黙の知識を編集する方法論の開発に焦点をあてている。 しかし、まだダーククラウドのオーバーヘッドは残っている -- 知識の編集はバタフライ効果を誘発するのだろうか? 知識編集が潜在的なリスクを引き起こす副作用をもたらすかどうかはまだ不明です。 本稿では,LLMの知識編集に伴う潜在的な落とし穴について検討する。 そこで我々は,新しいベンチマークデータセットを導入し,革新的な評価指標を提案する。 1) 知識衝突: 論理的に衝突する事実群を編集することで, 従来の手法で無視されたLCMの面における固有の矛盾を増大させることができる。 2) 知識歪み: 事実知識の編集を目的としたパラメータの変更は, LLMの自然知識構造を不可避的に歪曲することができる。 実験の結果は、知識編集が意図しない結果の影をLLMに不注意に投げかけ、将来の作品に注意と努力を喚起する可能性を鮮明に示している。 コードとデータはhttps://github.com/zjunlp/PitfallsKnowledgeEditing.comで公開されている。

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