論文の概要: Model Editing by Pure Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11078v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 21:10:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 23:38:05.255940
• Title: Model Editing by Pure Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 純微調整によるモデル編集
• Authors: Govind Gangadhar, Karl Stratos
• Abstract要約: ファインチューニングは、より専門的な手法に比べてパフォーマンスが悪いため、モデル編集には効果がないとして除外される。 モデル編集において,純微調整が有効な手法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.039398457603964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-tuning is dismissed as not effective for model editing due to its poor performance compared to more specialized methods. However, fine-tuning is simple, agnostic to the architectural details of the model being edited, and able to leverage ongoing advances in standard training methods (e.g., PEFT), making it an appealing choice for a model editor. In this work, we show that pure fine-tuning can be a viable approach to model editing. We propose a slight modification of naive fine-tuning with two key ingredients. First, we optimize the conditional likelihood rather than the full likelihood. Second, we augment the data with random paraphrases and facts to encourage generalization and locality. Our experiments on ZsRE and CounterFact show that this simple modification allows fine-tuning to often match or outperform specialized editors in the edit score.
• Abstract（参考訳）: 微調整は、より専門的な方法に比べて性能が悪いため、モデル編集に効果がないとして却下される。 しかし、微調整は単純で、編集されるモデルのアーキテクチャの詳細に無関係であり、標準の訓練方法(例えばPEFT)で進行中の進歩を活用することができ、モデルエディターにとって魅力的な選択である。 本稿では,純粋に微調整を行うことがモデル編集に有効な手法であることを示す。 2つの主成分を用いた微調整の微調整を提案する。 まず、条件付き確率を完全な確率よりも最適化する。 第2に,データの一般化と局所性を促進するために,ランダムなパラフレーズと事実によって拡張する。 ZsRE と CounterFact に関する実験により、この簡単な修正により、編集スコアの特別なエディタとマッチしたり、性能が良くなることが示された。

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