論文の概要: Knowledge Editing on Black-box Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08631v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 17:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 14:15:50.983028
• Title: Knowledge Editing on Black-box Large Language Models
• Title（参考訳）: ブラックボックス大言語モデルによる知識編集
• Authors: Xiaoshuai Song, Zhengyang Wang, Keqing He, Guanting Dong, Jinxu Zhao, Weiran Xu
• Abstract要約: 本稿では,現在手法におけるデータ編集とスタイルオーバー編集のプライバシー漏洩に対処する新しいポスト編集フレームワークを提案する。 2つのベンチマークの実験と分析は、 PostEditがすべてのベースラインを上回り、強力な一般化を実現することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.0106821585334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge editing (KE) aims to efficiently and precisely modify the behavior of large language models (LLMs) to update specific knowledge without negatively influencing other knowledge. Current research primarily focuses on white-box LLMs editing, overlooking an important scenario: black-box LLMs editing, where LLMs are accessed through interfaces and only textual output is available. To address the limitations of existing evaluations that are not inapplicable to black-box LLM editing and lack comprehensiveness, we propose a multi-perspective evaluation framework, incorporating the assessment of style retention for the first time. To tackle privacy leaks of editing data and style over-editing in current methods, we introduce a novel postEdit framework, resolving privacy concerns through downstream post-processing and maintaining textual style consistency via fine-grained editing to original responses. Experiments and analysis on two benchmarks demonstrate that postEdit outperforms all baselines and achieves strong generalization, especially with huge improvements on style retention (average $+20.82\%\uparrow$).
• Abstract（参考訳）: 知識編集(KE)は、大きな言語モデル(LLM)の振る舞いを効率よく正確に修正し、特定の知識を他の知識に悪影響を及ぼすことなく更新することを目的としている。 ブラックボックス LLM 編集 (Black-box LLMs editing) - LLM がインターフェースを通じてアクセスされ、テキスト出力のみが利用可能である。 ブラックボックスLLM編集には適用不可能で包括性に欠ける既存の評価の限界に対処するために,スタイル保持の評価を初めて取り入れた多視点評価フレームワークを提案する。 編集データのプライバシリークや現在の方法でのスタイルオーバーエディットに対処するために,下流のポストプロセッシングによるプライバシの懸念を解決する新しいpostitフレームワークを導入し,元の応答に対するきめ細かい編集によるテキストスタイルの一貫性を維持する。 2つのベンチマークの実験と分析により、 PostEditはすべてのベースラインを上回り、特にスタイル保持を大幅に改善した(平均$+20.82\%\uparrow$)。

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