論文の概要: Outdated Issue Aware Decoding for Factual Knowledge Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02882v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 03:00:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:16:58.823114
• Title: Outdated Issue Aware Decoding for Factual Knowledge Editing
• Title（参考訳）: ファクチュアル知識編集のための復号化を意識した古い問題
• Authors: Zengkui Sun, Yijin Liu, Jiaan Wang, Fandong Meng, Jinan Xu, Yufeng Chen, Jie Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,従来のISsueを意識した復号化手法を提案する。 元のモデルと編集されたモデルとの確率分布の差を捉える。 我々は、古くなった問題を緩和するために、編集されたモデルにおけるトークン予測の違いを増幅する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.54427119091174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Knowledge Editing has received increasing attention, since it could update the specific knowledge from outdated ones in pretrained models without re-training. However, as pointed out by recent studies, existing related methods tend to merely memorize the superficial word composition of the edited knowledge, rather than truly learning and absorbing it. Consequently, on the reasoning questions, we discover that existing methods struggle to utilize the edited knowledge to reason the new answer, and tend to retain outdated responses, which are generated by the original models utilizing original knowledge. Nevertheless, the outdated responses are unexpected for the correct answers to reasoning questions, which we named as the outdated issue. To alleviate this issue, in this paper, we propose a simple yet effective decoding strategy, i.e., outDated ISsue aware deCOding (DISCO), to enhance the performance of edited models on reasoning questions. Specifically, we capture the difference in the probability distribution between the original and edited models. Further, we amplify the difference of the token prediction in the edited model to alleviate the outdated issue, and thus enhance the model performance w.r.t the edited knowledge. Experimental results suggest that applying DISCO could enhance edited models to reason, e.g., on reasoning questions, DISCO outperforms the prior SOTA method by 12.99 F1 scores, and reduces the ratio of the outdated issue to 5.78% on the zsRE dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年、知識編集は、事前訓練されたモデルにおける時代遅れのものからの特定の知識を、再訓練せずに更新できるため、注目を集めている。 しかし、近年の研究で指摘されているように、既存の関連手法は、真の学習や吸収ではなく、単に編集された知識の表層的な単語構成を記憶するだけである。 その結果,既存の手法では,新たな解答を推論するために編集された知識を利用するのに苦労しており,本来の知識を生かしたオリジナルのモデルによって生成される時代遅れの応答を保ちがちであることがわかった。 それでも、古い回答は、我々が古い問題と名づけた推論問題に対する正しい答えとして予期せぬものである。 この問題を軽減するため,本論文では,編集モデルの性能向上を目的とした,簡易かつ効果的な復号化戦略であるDISCO(Outdated ISsue aware decodeding)を提案する。 具体的には、オリジナルのモデルと編集されたモデルとの確率分布の差を捉える。 さらに、編集されたモデルにおけるトークン予測の違いを増幅し、古い問題を緩和し、編集された知識でモデル性能を向上させる。 実験結果から,disCOを適用することで,従来のSOTA法を12.99F1スコアで上回り,古い問題の割合をzsREデータセットの5.78%に下げることが可能であることが示唆された。

関連論文リスト

• How Well Can Knowledge Edit Methods Edit Perplexing Knowledge? [18.022428746019582]
  本研究では,「複雑度」の異なる知識を取り入れた知識編集手法の能力について検討する。 新たな知識の「複雑さ」と12シナリオの編集効率との間に有意な負の相関関係が認められた。 知識階層が編集結果に与える影響のさらなる調査は、より階層的な水準にある知識が、いくつかのシナリオにおいて変更することがより困難であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T03:41:02Z)
• Detecting Edited Knowledge in Language Models [5.260519479124422]
  知識編集手法(KEs)は、事前学習から学んだ言語モデルの古いまたは不正確な知識を更新することができる。 生成されたアウトプットが編集された知識に基づいているか、あるいは事前学習からのファーストハンド知識に基づいているかを知ることは、生成モデルに対するユーザの信頼を高めることができる。 本稿では,言語モデルにおける編集された知識を検出する新しい課題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T22:02:24Z)
• History Matters: Temporal Knowledge Editing in Large Language Model [42.74144542674756]
  本稿では,時間的知識編集(TKE)の課題を紹介し,現在のモデル編集手法を評価するためのベンチマークATOKeを確立する。 既存のモデル編集手法は、モデルに新しい知識を記憶させるのに有効であるが、編集されたモデルは歴史的知識を破滅的に忘れてしまう。 このギャップに対処するため,既存の編集モデルを改善するためのMulti-Editing with Time Objective (METO) という,シンプルで汎用的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T07:51:56Z)
• R-Tuning: Instructing Large Language Models to Say `I Don't Know' [66.11375475253007]
  大きな言語モデル(LLM)は、優れたパフォーマンスで多くのドメインに革命をもたらしたが、それでもその課題に直面している。 事前の指導チューニング方法は、モデルが知識を知っているかどうかに関わらず、モデルに文章を完成させるよう強制する。 我々はRefusal-Aware Instruction Tuning (R-Tuning)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 実験の結果、R-Tuningは、既知の質問に答えたり、未知の質問に答えるのを控えるモデルの能力を効果的に改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T08:45:44Z)
• Mitigating Temporal Misalignment by Discarding Outdated Facts [58.620269228776294]
  大規模な言語モデルは、しばしば時間的ミスアライメントの下で使われ、現在に関する質問に答える。 我々は、ある事実がいつまで真実であるかを予測するタスクとして、事実期間予測を提案する。 私たちのデータとコードはhttps://github.com/mikejqzhang/mitigating_misalignment.comで公開されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T07:30:08Z)
• RECKONING: Reasoning through Dynamic Knowledge Encoding [51.076603338764706]
  言語モデルは、文脈の一部として提供される知識について推論することで、質問に答えることができることを示す。 これらの状況では、モデルは質問に答えるために必要な知識を区別することができない。 我々は、与えられた文脈知識をモデルのパラメータに折り畳み、より堅牢に推論するようにモデルに教えることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T17:54:51Z)
• Adaptively Integrated Knowledge Distillation and Prediction Uncertainty for Continual Learning [71.43841235954453]
  現在のディープラーニングモデルは、新しい知識を継続的に学習するときに、古い知識を破滅的に忘れることに悩まされることが多い。 この問題を軽減する既存の戦略は、古い知識(安定性)の維持と新しい知識(塑性)の学習のトレードオフを解消することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T05:36:06Z)
• Remembering for the Right Reasons: Explanations Reduce Catastrophic Forgetting [100.75479161884935]
  我々は、RRR(Remembering for the Right Reasons)と呼ばれる新しいトレーニングパラダイムを提案する。 RRRは、各例の視覚モデル説明をバッファに格納し、モデルが予測に「正しい理由」を持つことを保証する。 メモリや正規化ベースのアプローチでRRRを容易に追加できることを示し、その結果、忘れを少なくする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T10:05:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。