論文の概要: In-Context Editing: Learning Knowledge from Self-Induced Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11194v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 15:13:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:30.512729
• Title: In-Context Editing: Learning Knowledge from Self-Induced Distributions
• Title（参考訳）: 文脈編集:自己誘導分布から知識を学ぶ
• Authors: Siyuan Qi, Bangcheng Yang, Kailin Jiang, Xiaobo Wang, Jiaqi Li, Yifan Zhong, Yaodong Yang, Zilong Zheng,
• Abstract要約: 本研究では,1ホットターゲットではなくコンテキスト分布を最適化するために,Consistent In-Context Editing (ICE)を導入する。 ICEは、勾配に基づくチューニング手法の堅牢性と有効性を向上し、モデルの整合性を維持するのを防ぐ。 我々は、知識編集の4つの重要な側面、すなわち正確性、局所性、一般化、言語的品質を分析し、その利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.10148782152867
• License:
• Abstract: In scenarios where language models must incorporate new information efficiently without extensive retraining, traditional fine-tuning methods are prone to overfitting, degraded generalization, and unnatural language generation. To address these limitations, we introduce Consistent In-Context Editing (ICE), a novel approach leveraging the model's in-context learning capability to optimize toward a contextual distribution rather than a one-hot target. ICE introduces a simple yet effective optimization framework for the model to internalize new knowledge by aligning its output distributions with and without additional context. This method enhances the robustness and effectiveness of gradient-based tuning methods, preventing overfitting and preserving the model's integrity. We analyze ICE across four critical aspects of knowledge editing: accuracy, locality, generalization, and linguistic quality, demonstrating its advantages. Experimental results confirm the effectiveness of ICE and demonstrate its potential for continual editing, ensuring that the integrity of the model is preserved while updating information.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルが大規模なリトレーニングを伴わずに新しい情報を効率的に組み込む必要があるシナリオでは、従来の微調整手法は過度に適合し、一般化が低下し、不自然な言語を生成する傾向にある。 このような制約に対処するため,1ホットターゲットではなくコンテキスト分布に最適化するために,モデルのコンテキスト内学習機能を活用した新しいアプローチであるConsistent In-Context Editing (ICE)を導入する。 ICEは、出力分布を追加のコンテキストなしで整列させることで、新たな知識を内部化するためのモデルのための、シンプルで効果的な最適化フレームワークを導入します。 この方法は、勾配に基づくチューニング手法の堅牢性と有効性を向上し、モデルの整合性を過度に調整し、保存するのを防ぐ。 我々は、知識編集の4つの重要な側面、すなわち正確性、局所性、一般化、言語的品質を分析し、その利点を実証する。 実験の結果、ICEの有効性を確認し、継続編集の可能性を示し、情報を更新しながらモデルの整合性が維持されることを確認した。

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