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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08631v2
• Date: Sat, 17 Feb 2024 16:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 00:54:02.646122
• 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, Yutao Mou, Jinxu Zhao, Weiran Xu
• Abstract要約: 知識編集は、大きな言語モデル(LLM)の振る舞いを効率的に正確に修正し、特定の知識を更新することを目的としている。 現在の研究は、主にホワイトボックスのLLM編集に焦点を当てており、重要なシナリオであるブラックボックスのLLM編集を見下ろしている。 ブラックボックスLLMにKEを導入し,既存の評価の限界を克服するための総合評価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）: 37.17131278142237
• 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. In this paper, we first officially introduce KE on black-box LLMs and then propose a comprehensive evaluation framework to overcome the limitations of existing evaluations that are not applicable to black-box LLMs editing and lack comprehensiveness. 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。 本稿では,まず,ブラックボックス LLM に KE を導入し,ブラックボックス LLM の編集や包括性を欠く既存の評価の限界を克服する包括的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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