論文の概要: Efficiently Quantifying and Mitigating Ripple Effects in Model Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07825v3
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:06:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:37.320650
• Title: Efficiently Quantifying and Mitigating Ripple Effects in Model Editing
• Title（参考訳）: モデル編集におけるリップル効果の効率的な定量化と緩和
• Authors: Jianchen Wang, Zhouhong Gu, Xiaoxuan Zhu, Lin Zhang, Haoning Ye, Zhuozhi Xiong, Hongwei Feng, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、時代遅れまたは誤った情報の修正に不可欠である。 これらのモデルを編集すると、しばしば、隠れた空間におけるリップル効果と呼ばれる複雑な問題が発生する。 本稿では,モデルの適応とその後の編集の影響を定量的に評価する新しい評価手法を提案する。 さらに,このリップル効果を緩和するモデル編集法であるSelective Impact Revision(SIR)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.627105709896025
• License:
• Abstract: Large Language Models have revolutionized numerous tasks with their remarkable efficacy. However, editing these models, crucial for rectifying outdated or erroneous information, often leads to a complex issue known as the ripple effect in the hidden space. While difficult to detect, this effect can significantly impede the efficacy of model editing tasks and deteriorate model performance. This paper addresses this scientific challenge by proposing a novel evaluation methodology, Graphical Impact Evaluation(GIE), which quantitatively evaluates the adaptations of the model and the subsequent impact of editing. Furthermore, we introduce the Selective Impact Revision(SIR), a model editing method designed to mitigate this ripple effect. Our comprehensive evaluations reveal that the ripple effect in the hidden space is a significant issue in all current model editing methods. However, our proposed methods, GIE and SIR, effectively identify and alleviate this issue, contributing to the advancement of LLM editing techniques.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、その顕著な効果で多くのタスクに革命をもたらした。 しかし、これらのモデルの編集は時代遅れや誤った情報の修正に不可欠であり、しばしば隠れた空間におけるリップル効果として知られる複雑な問題を引き起こす。 検出が難しいが、この効果はモデル編集タスクの有効性を著しく阻害し、モデル性能を低下させる可能性がある。 本稿では,新たな評価手法であるグラフィカル・インパクト・アセスメント(GIE)を提案し,モデルの適用状況とその後の編集の影響を定量的に評価する。 さらに,このリップル効果を緩和するモデル編集法であるSelective Impact Revision(SIR)を導入する。 包括的評価の結果,隠された空間におけるリップル効果は,現在のすべてのモデル編集手法において重要な問題であることが明らかとなった。 しかし,提案手法であるGIEとSIRは,この問題を効果的に識別・緩和し,LLM編集技術の進歩に寄与する。

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