論文の概要: The Butterfly Effect of Model Editing: Few Edits Can Trigger Large Language Models Collapse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09656v2
• Date: Sun, 18 Feb 2024 08:00:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 00:25:07.967528
• Title: The Butterfly Effect of Model Editing: Few Edits Can Trigger Large Language Models Collapse
• Title（参考訳）: モデル編集による蝶効果:大言語モデルの崩壊をトリガーできる編集は少ない
• Authors: Wanli Yang, Fei Sun, Xinyu Ma, Xun Liu, Dawei Yin, Xueqi Cheng
• Abstract要約: 単一の編集でさえモデル崩壊を引き起こし、様々なベンチマークタスクで大幅なパフォーマンス低下を示す。 編集後の大規模言語モデルのベンチマークは、過激な時間とリソース集約である。 提案手法は,下流タスク性能と強い相関を示す広範な実験により検証され,サロゲート指標としてパープレキシティを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.47174697212887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although model editing has shown promise in revising knowledge in Large Language Models (LLMs), its impact on the inherent capabilities of LLMs is often overlooked. In this work, we reveal a critical phenomenon: even a single edit can trigger model collapse, manifesting as significant performance degradation in various benchmark tasks. However, benchmarking LLMs after each edit, while necessary to prevent such collapses, is impractically time-consuming and resource-intensive. To mitigate this, we propose using perplexity as a surrogate metric, validated by extensive experiments demonstrating its strong correlation with downstream tasks performance. We further conduct an in-depth study on sequential editing, a practical setting for real-world scenarios, across various editing methods and LLMs, focusing on hard cases from our previous single edit studies. The results indicate that nearly all examined editing methods result in model collapse after only few edits. To facilitate further research, we have utilized GPT-3.5 to develop a new dataset, HardEdit, based on those hard cases. This dataset aims to establish the foundation for pioneering research in reliable model editing and the mechanisms underlying editing-induced model collapse. We hope this work can draw the community's attention to the potential risks inherent in model editing practices.
• Abstract（参考訳）: モデル編集は、Large Language Models (LLM) における知識の改訂に有望であるが、LLMの本質的な能力への影響はしばしば見過ごされている。 一つの編集でもモデル崩壊を引き起こし、様々なベンチマークタスクで大幅なパフォーマンス低下を示す。 しかし、このような崩壊を防ぐために各編集後のLCMのベンチマークは、致命的であり、資源集約である。 そこで本研究では,ダウンストリームタスクの性能と強い相関関係を実証した広範囲な実験により検証した,代理メトリックとしてのパープレキシティの利用を提案する。 さらに,従来の単一編集研究の難題に焦点をあて,様々な編集手法やLLMをまたいだ実世界のシナリオの実践的設定であるシーケンシャル編集の詳細な研究を行っている。 その結果, ほぼすべての編集手法が, ほんの数回の編集後, モデル崩壊をもたらすことがわかった。 さらなる研究を容易にするため,我々はGPT-3.5を用いて,これらのハードケースに基づいた新しいデータセットであるHardEditを開発した。 このデータセットは、信頼性のあるモデル編集の研究の先駆的な基盤と、編集によるモデル崩壊のメカニズムを確立することを目的としている。 この作業が,モデル編集プラクティスに内在する潜在的なリスクに対して,コミュニティの注意を引き付けることを願っています。

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