論文の概要: Is Bigger Edit Batch Size Always Better? -- An Empirical Study on Model Editing with Llama-3

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00664v1
• Date: Wed, 1 May 2024 17:50:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 14:57:49.252587
• Title: Is Bigger Edit Batch Size Always Better? -- An Empirical Study on Model Editing with Llama-3
• Title（参考訳）: 大きめの編集サイズは常に改善されているか? - Llama-3を用いたモデル編集に関する実証的研究-
• Authors: Junsang Yoon, Akshat Gupta, Gopala Anumanchipalli,
• Abstract要約: 本研究では,最新の大言語モデルであるLlama-3に着目したターゲットモデル編集分析を行う。 最大4096個の編集を対象とする評価により,最も効果的な編集層を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.569159339315845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a targeted model editing analysis focused on the latest large language model, Llama-3. We explore the efficacy of popular model editing techniques - ROME, MEMIT, and EMMET, which are designed for precise layer interventions. We identify the most effective layers for targeted edits through an evaluation that encompasses up to 4096 edits across three distinct strategies: sequential editing, batch editing, and a hybrid approach we call as sequential-batch editing. Our findings indicate that increasing edit batch-sizes may degrade model performance more significantly than using smaller edit batches sequentially for equal number of edits. With this, we argue that sequential model editing is an important component for scaling model editing methods and future research should focus on methods that combine both batched and sequential editing. This observation suggests a potential limitation in current model editing methods which push towards bigger edit batch sizes, and we hope it paves way for future investigations into optimizing batch sizes and model editing performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,最新の大言語モデルであるLlama-3に着目したターゲットモデル編集分析を行う。 ROME, MEMIT, EMMETという, 正確な層介入を目的とした一般的なモデル編集手法の有効性について検討する。 我々は、シーケンシャルな編集、バッチ編集、シーケンシャルなバッチ編集と呼ばれるハイブリッドなアプローチという3つの戦略にまたがる最大4096個の編集を含む評価によって、ターゲットとなる編集に最も効果的なレイヤを特定した。 以上の結果から,編集バッチサイズの増加は,編集回数の均等化のために,より小さな編集バッチを逐次使用するよりも,モデル性能を著しく低下させる可能性が示唆された。 これにより、逐次モデル編集はモデルの編集方法のスケーリングに重要な要素であり、今後の研究はバッチ編集とシーケンシャル編集を併用する手法に焦点を当てるべきである、と論じる。 この観察は,バッチサイズを拡大する現在のモデル編集手法の潜在的な限界を示唆するものであり,バッチサイズを最適化し,モデル編集性能を向上させるための今後の研究の道を開くことを願っている。

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