論文の概要: Is it Possible to Edit Large Language Models Robustly?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05827v1
- Date: Thu, 8 Feb 2024 17:06:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 13:47:46.944048
- Title: Is it Possible to Edit Large Language Models Robustly?
- Title(参考訳): 大規模言語モデルをロバストに編集することは可能か?
- Authors: Xinbei Ma, Tianjie Ju, Jiyang Qiu, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao, Lifeng
Liu, Yulong Wang
- Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いを模倣するコミュニケーションAIを構築する上で重要な役割を担っている。
近年の研究では、言語モデルの特定の記憶を操作し、関連する言語生成を変更するモデル編集の領域を掘り下げている。
この研究は、編集方法の強みと限界を理解し、コミュニケーションAIの堅牢で現実的な応用を促進する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 60.36021686516329
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have played a pivotal role in building
communicative AI to imitate human behaviors but face the challenge of efficient
customization. To tackle this challenge, recent studies have delved into the
realm of model editing, which manipulates specific memories of language models
and changes the related language generation. However, the robustness of model
editing remains an open question. This work seeks to understand the strengths
and limitations of editing methods, thus facilitating robust, realistic
applications of communicative AI. Concretely, we conduct extensive analysis to
address the three key research questions. Q1: Can edited LLMs behave
consistently resembling communicative AI in realistic situations? Q2: To what
extent does the rephrasing of prompts lead LLMs to deviate from the edited
knowledge memory? Q3: Which knowledge features are correlated with the
performance and robustness of editing? Our experimental results uncover a
substantial disparity between existing editing methods and the practical
application of LLMs. On rephrased prompts that are complex and flexible but
common in realistic applications, the performance of editing experiences a
significant decline. Further analysis shows that more popular knowledge is
memorized better, easier to recall, and more challenging to edit effectively.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いを模倣するコミュニケーションAIを構築する上で重要な役割を担っているが、効率的なカスタマイズの課題に直面している。
この課題に取り組むために、近年の研究は、言語モデルの特定の記憶を操作し、関連する言語生成を変更するモデル編集の領域に目を向けている。
しかし、モデル編集の堅牢性は未解決の問題である。
この研究は、編集方法の強みと限界を理解し、コミュニケーションAIの堅牢で現実的な応用を促進する。
具体的には,3つの重要な研究課題に対する広範な分析を行う。
Q1: 編集済みLLMは現実的な状況においてコミュニケーション型AIと一貫して類似しているか?
Q2: プロンプトの言い直しは、LLMを編集された知識記憶から逸脱させるのか?
Q3:どの知識特徴が編集性能と堅牢性に相関しているか?
実験結果から,既存の編集手法とLLMの実用性との相違が明らかとなった。
複雑でフレキシブルだが現実的なアプリケーションでは一般的なリフレッシュプロンプトでは、編集性能が著しく低下する。
さらなる分析は、より一般的な知識が記憶されやすく、思い出しやすく、効果的に編集することがより困難であることを示している。
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