論文の概要: Long-form evaluation of model editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09394v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 18:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 13:56:57.673271
• Title: Long-form evaluation of model editing
• Title（参考訳）: モデル編集のロングフォーム評価
• Authors: Domenic Rosati, Robie Gonzales, Jinkun Chen, Xuemin Yu, Melis Erkan, Yahya Kayani, Satya Deepika Chavatapalli, Frank Rudzicz, Hassan Sajjad
• Abstract要約: 本稿では,長文生成環境におけるモデル編集の有効性と効果を評価する新しい評価プロトコルを提案する。 いくつかの手法(ROMEとMEMIT)は、限られた範囲内で一貫した編集を行うのによく機能するが、他の方法よりも現実的なドリフトに悩まされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.36551769426778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluations of model editing currently only use the `next few token' completions after a prompt. As a result, the impact of these methods on longer natural language generation is largely unknown. We introduce long-form evaluation of model editing (\textbf{\textit{LEME}}) a novel evaluation protocol that measures the efficacy and impact of model editing in long-form generative settings. Our protocol consists of a machine-rated survey and a classifier which correlates well with human ratings. Importantly, we find that our protocol has very little relationship with previous short-form metrics (despite being designed to extend efficacy, generalization, locality, and portability into a long-form setting), indicating that our method introduces a novel set of dimensions for understanding model editing methods. Using this protocol, we benchmark a number of model editing techniques and present several findings including that, while some methods (ROME and MEMIT) perform well in making consistent edits within a limited scope, they suffer much more from factual drift than other methods. Finally, we present a qualitative analysis that illustrates common failure modes in long-form generative settings including internal consistency, lexical cohesion, and locality issues.
• Abstract（参考訳）: モデル編集の評価は現在、プロンプトの後に 'next few token' 補完のみを使用する。 その結果、これらの手法がより長い自然言語生成に与える影響はほとんど不明である。 本稿では,モデル編集の有効性と効果を評価する新しい評価プロトコルとして,モデル編集の長文評価(\textbf{\textit{LEME}})を導入する。 我々のプロトコルは,人間の評価とよく相関する,機械評価調査と分類器から構成される。 重要な点として,提案手法は従来の短距離メトリクス(有効性,一般化,局所性,ポータビリティをロングフォームに拡張するように設計されている)とはほとんど関係がないこと,モデル編集手法を理解するための新たな次元セットを導入すること,などがあげられる。 本プロトコルを用いて,多数のモデル編集手法をベンチマークし,いくつかの手法(ROMEとMEMIT)が一定の範囲内で一貫した編集を行うのに対して,他の手法よりも現実的なドリフトに悩まされていることを示す。 最後に, 内部一貫性, 語彙結合, 局所性問題など, 長期生成環境における一般的な障害モードを示す定性解析を行う。

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