論文の概要: Time Sensitive Knowledge Editing through Efficient Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04496v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 00:46:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:14:13.742051
• Title: Time Sensitive Knowledge Editing through Efficient Finetuning
• Title（参考訳）: 効率的なファインタニングによる時間知覚知識の編集
• Authors: Xiou Ge, Ali Mousavi, Edouard Grave, Armand Joulin, Kun Qian, Benjamin Han, Mostafa Arefiyan, Yunyao Li,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて印象的な能力を示し、多くのドメインに変革をもたらす。 LLMの知識を最新に保つことは、事前トレーニングが完了するまで、依然として課題である。 既存の位置と編集の知識編集(KE)手法には2つの制限がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.79991957163508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capability in different tasks and are bringing transformative changes to many domains. However, keeping the knowledge in LLMs up-to-date remains a challenge once pretraining is complete. It is thus essential to design effective methods to both update obsolete knowledge and induce new knowledge into LLMs. Existing locate-and-edit knowledge editing (KE) method suffers from two limitations. First, the post-edit LLMs by such methods generally have poor capability in answering complex queries that require multi-hop reasoning. Second, the long run-time of such locate-and-edit methods to perform knowledge edits make it infeasible for large scale KE in practice. In this paper, we explore Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) techniques as an alternative for KE. We curate a more comprehensive temporal KE dataset with both knowledge update and knowledge injection examples for KE performance benchmarking. We further probe the effect of fine-tuning on a range of layers in an LLM for the multi-hop QA task. We find that PEFT performs better than locate-and-edit techniques for time-sensitive knowledge edits.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて印象的な能力を示し、多くのドメインに変革をもたらす。 しかし、LLMの知識を最新に保つことは、事前訓練が完了すると難しい課題である。 したがって、旧来の知識を更新し、LLMに新しい知識を誘導する効果的な手法を設計することが不可欠である。 既存の位置と編集の知識編集(KE)手法には2つの制限がある。 第一に、そのような手法による後LSMは、一般にマルチホップ推論を必要とする複雑なクエリに答える能力が乏しい。 第二に、知識編集を行うような位置・編集手法の長時間実行は、実際に大規模なKEでは不可能である。 本稿では,KE の代替としてパラメータ効率の良いファインチューニング (PEFT) 技術について検討する。 我々は、KEパフォーマンスベンチマークのための知識更新と知識注入の例で、より包括的な時間的KEデータセットをキュレートする。 さらに,マルチホップQAタスクにおけるLLMの層幅に対する微調整の効果について検討する。 PEFTは時間に敏感な知識編集のための位置・編集技術よりも優れていることがわかった。

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