論文の概要: Learning to Edit: Aligning LLMs with Knowledge Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11905v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 07:45:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 17:53:15.117025
• Title: Learning to Edit: Aligning LLMs with Knowledge Editing
• Title（参考訳）: 編集への学習: llmと知識編集の連携
• Authors: Yuxin Jiang, Yufei Wang, Chuhan Wu, Wanjun Zhong, Xingshan Zeng, Jiahui Gao, Liangyou Li, Xin Jiang, Lifeng Shang, Ruiming Tang, Qun Liu, Wei Wang
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルに新たな知識を入力問題に適用する学習 to LTE(Learning to Edit)フレームワークを提案する。 LTEには2段階のプロセスがある: (i) アライメントフェーズ(アライメントフェーズ)。 LTEの知識編集性能の優位性、バッチおよびシーケンシャルな編集の堅牢性、一般的なタスクに対する最小限の干渉、高速な編集速度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.70586870701922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge editing techniques, aiming to efficiently modify a minor proportion of knowledge in large language models (LLMs) without negatively impacting performance across other inputs, have garnered widespread attention. However, existing methods predominantly rely on memorizing the updated knowledge, impeding LLMs from effectively combining the new knowledge with their inherent knowledge when answering questions. To this end, we propose a Learning to Edit (LTE) framework, focusing on teaching LLMs to apply updated knowledge into input questions, inspired by the philosophy of "Teach a man to fish." LTE features a two-phase process: (i) the Alignment Phase, which fine-tunes LLMs on a meticulously curated parallel dataset to make reliable, in-scope edits while preserving out-of-scope information and linguistic proficiency; and (ii) the Inference Phase, which employs a retrieval-based mechanism for real-time and mass knowledge editing. By comparing our approach with seven advanced baselines across four popular knowledge editing benchmarks and two LLM architectures, we demonstrate LTE's superiority in knowledge editing performance, robustness in both batch and sequential editing, minimal interference on general tasks, and rapid editing speeds. The data and code are available at https://github.com/YJiangcm/LTE.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における知識のごく一部を、他の入力に悪影響を及ぼすことなく効率的に修正することを目的とした知識編集技術は、広く注目を集めている。 しかし、既存の手法は主に更新された知識を記憶することに依存しており、LLMは質問に答える際に、新しい知識と固有の知識を効果的に組み合わせることを妨げる。 そこで本研究では,LLMに「人間に魚を教える」という哲学に触発されて,知識を入力質問に適用する学習(LTE)フレームワークを提案する。 LTEには2段階のプロセスがあります。 (i)細密にキュレートされた並列データセット上でllmを微調整し、スコープ外情報と言語能力を維持しつつ、信頼性の高いインスコープ編集を行うアライメントフェーズ (ii)リアルタイム・大量知識編集のための検索ベース機構を用いた推論フェーズ。 4つの一般的な知識編集ベンチマークと2つのLLMアーキテクチャにまたがって,我々のアプローチを7つの高度なベースラインと比較することにより,LTEによる知識編集性能の向上,バッチおよびシーケンシャルな編集の堅牢性,一般的なタスクへの干渉の最小化,高速な編集速度を示す。 データとコードはhttps://github.com/YJiangcm/LTEで入手できる。

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