論文の概要: Editing Conceptual Knowledge for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06259v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 15:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:28.392444
• Title: Editing Conceptual Knowledge for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための概念知識の編集
• Authors: Xiaohan Wang, Shengyu Mao, Ningyu Zhang, Shumin Deng, Yunzhi Yao, Yue Shen, Lei Liang, Jinjie Gu, Huajun Chen,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLMs)における概念知識の編集の先駆者となる。 本研究では,新しいベンチマークデータセットConceptEditを構築し,評価のための新しいメトリクスセットを確立する。 実験の結果,既存の編集手法は概念レベルの定義をある程度効率的に修正できるが,関連する瞬間的知識を歪ませる可能性も示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.38231526537476
• License:
• Abstract: Recently, there has been a growing interest in knowledge editing for Large Language Models (LLMs). Current approaches and evaluations merely explore the instance-level editing, while whether LLMs possess the capability to modify concepts remains unclear. This paper pioneers the investigation of editing conceptual knowledge for LLMs, by constructing a novel benchmark dataset ConceptEdit and establishing a suite of new metrics for evaluation. The experimental results reveal that, although existing editing methods can efficiently modify concept-level definition to some extent, they also have the potential to distort the related instantial knowledge in LLMs, leading to poor performance. We anticipate this can inspire further progress in better understanding LLMs. Our project homepage is available at https://zjunlp.github.io/project/ConceptEdit.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLM) の知識編集への関心が高まっている。 現在のアプローチと評価は単にインスタンスレベルの編集を探索するだけであるが、LLMが概念を変更できるかどうかは不明だ。 本稿では,新しいベンチマークデータセットConceptEditを構築し,評価のための新しいメトリクスセットを確立することにより,LLMの概念知識の編集の先駆者となる。 実験結果から,既存の編集手法は概念レベルの定義をある程度効率的に修正できるが,LLMにおける関連する瞬間的知識を歪曲する可能性もあり,性能が低下することが明らかとなった。 LLMの理解を深めるためのさらなる進歩を期待する。 プロジェクトのホームページはhttps://zjunlp.github.io/project/ConceptEditで公開されています。

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