論文の概要: Consecutive Batch Model Editing with HooK Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05330v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 01:37:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:47.464680
• Title: Consecutive Batch Model Editing with HooK Layers
• Title（参考訳）: HooK層を用いた連続バッチモデル編集
• Authors: Shuaiyi Li, Yang Deng, Deng Cai, Hongyuan Lu, Liang Chen, Wai Lam,
• Abstract要約: CoachHooKは、シーケンシャルおよびバッチ編集を同時にサポートするモデル編集方法である。 メモリフレンドリで、時間とともにサイズが変化しないいくつかのフック層を格納するために、少量しか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.673084839708224
• License:
• Abstract: As the typical retraining paradigm is unacceptably time- and resource-consuming, researchers are turning to model editing to find an effective way that supports both consecutive and batch scenarios to edit the model behavior directly. Despite all these practical expectations, existing model editing methods fail to realize all of them. Furthermore, the memory demands for such sequential model editing approaches tend to be prohibitive, frequently necessitating an external memory that grows incrementally over time. To cope with these challenges, we propose CoachHooK, a model editing method that simultaneously supports sequential and batch editing. CoachHooK is memory-friendly as it only needs a small amount of it to store several hook layers whose size remains unchanged over time. Experimental results demonstrate the superiority of our method over other batch-supportive model editing methods under both single-round and consecutive batch editing scenarios. Extensive analyses of CoachHooK have been conducted to verify the stability of our method over a number of consecutive steps.
• Abstract（参考訳）: 典型的なリトレーニングパラダイムは許容範囲の時間とリソースを消費するので、研究者はモデルの振る舞いを直接編集する連続シナリオとバッチシナリオの両方をサポートする効果的な方法を見つけるためにモデル編集に目を向けている。 これらの現実的な期待にもかかわらず、既存のモデル編集手法はそれらすべてを実現することができない。 さらに、このようなシーケンシャルモデル編集アプローチのメモリ要求は禁忌であり、時間とともに徐々に増大する外部メモリを必要とすることが多い。 これらの課題に対処するために,逐次編集とバッチ編集を同時にサポートするモデル編集手法であるCoachHooKを提案する。 CoachHooKはメモリフレンドリーで、時間とともにサイズが変化しないいくつかのフック層を保存するために、少量しか必要としない。 実験により,本手法は単ラウンドおよび連続のバッチ編集シナリオにおいて,他のバッチ支援モデル編集手法よりも優れていることが示された。 また,CoachHooKの大規模解析を行い,本手法の安定性を連続的に検証した。

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