論文の概要: DeepEdit: Knowledge Editing as Decoding with Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10471v3
• Date: Sat, 8 Jun 2024 03:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 03:59:13.498913
• Title: DeepEdit: Knowledge Editing as Decoding with Constraints
• Title（参考訳）: DeepEdit: 制約付きデコードとしての知識編集
• Authors: Yiwei Wang, Muhao Chen, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang,
• Abstract要約: DEEPEDIT (Deepth-first Search-based Constrained Decoding for Knowledge Editing)。 深度優先探索により、新しい知識を持つコヒーレント推論連鎖を生成する。 LLMは、新しい知識を含む簡潔でコヒーレントな推論連鎖を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.78008395850888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Answering multi-hop questions involving new knowledge is a challenging task in evaluating large language models' (LLMs) knowledge editing (KE) methods. This task is rather difficult because the LLMs' hallucinations on new knowledge would harm the logical coherence of LLMs' multi-hop reasoning and lead to incorrect answers. To address this issue, we design decoding constraints to "regulate" LLMs' reasoning, enhancing logical coherence when incorporating new knowledge. We incorporate the constraints into a new KE framework: DEEPEDIT (Depth-first Search-based Constrained Decoding for Knowledge Editing), which enhances LLMs to generate coherent reasoning chains with new knowledge through a depth-first search. Our search selects the most important knowledge that satisfies our constraints as the reasoning step to efficiently increase the reasoning depth. In addition to DEEPEDIT, we propose two new KE benchmarks: MQUAKE-2002 and MQUAKE-HARD, which provide more precise and challenging assessments of KE approaches. Qualitatively, DEEPEDIT enables LLMs to produce succinct and coherent reasoning chains involving new knowledge. Quantitatively, it yields significant improvements on multiple KE benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) 知識編集 (KE) 手法を評価する上で, 新たな知識を含むマルチホップ質問への回答は難しい課題である。 LLMの新たな知識に対する幻覚がLLMのマルチホップ推論の論理的一貫性を損なうため、これはかなり難しい。 この問題に対処するため,LLMの推論を"規制"するデコード制約を設計し,新たな知識を取り入れた論理的一貫性を向上する。 DeEPEDIT(Deepth First Search-based Constrained Decoding for Knowledge Editing)は,LLMを改良し,深度優先探索によって新しい知識を持つ一貫性のある推論チェーンを生成する。 我々の探索は、推論深度を効率的に向上するための推論ステップとして、我々の制約を満たす最も重要な知識を選択する。 DEEPEDITに加えて, MQUAKE-2002 と MQUAKE-HARD という2つの新しい KE ベンチマークを提案する。 定性的には、DEEPEDITはLLMが新しい知識を含む簡潔でコヒーレントな推論連鎖を生成することを可能にする。 定量的には、複数のKEベンチマークで大幅に改善されている。

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