論文の概要: Better Call SAUL: Fluent and Consistent Language Model Editing with Generation Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02433v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 12:28:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 03:20:51.329101
• Title: Better Call SAUL: Fluent and Consistent Language Model Editing with Generation Regularization
• Title（参考訳）: より優れたコールSAUL: 生成規則化によるフルーレントで一貫性のある言語モデル編集
• Authors: Mingyang Wang, Lukas Lange, Heike Adel, Jannik Strötgen, Hinrich Schütze,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは定期的に更新する必要がある。 モデル編集は、新しいデータとは無関係な知識にも影響する可能性があるため、難しい。 文結合と拡張ランダムな事実を連成して生成規則化を行うモデル編集手法であるSAULを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.07144492109635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To ensure large language models contain up-to-date knowledge, they need to be updated regularly. However, model editing is challenging as it might also affect knowledge that is unrelated to the new data. State-of-the-art methods identify parameters associated with specific knowledge and then modify them via direct weight updates. However, these locate-and-edit methods suffer from heavy computational overhead and lack theoretical validation. In contrast, directly fine-tuning the model on requested edits affects the model's behavior on unrelated knowledge, and significantly damages the model's generation fluency and consistency. To address these challenges, we propose SAUL, a streamlined model editing method that uses sentence concatenation with augmented random facts for generation regularization. Evaluations on three model editing benchmarks show that SAUL is a practical and reliable solution for model editing outperforming state-of-the-art methods while maintaining generation quality and reducing computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルに最新の知識が含まれていることを保証するためには、定期的に更新する必要がある。 しかし、新しいデータとは無関係な知識にも影響する可能性があるため、モデル編集は困難である。 State-of-the-artメソッドは特定の知識に関連するパラメータを特定し、直接重み付けによって修正する。 しかし、これらの位置と編集法は計算オーバーヘッドが重く、理論的検証に欠ける。 対照的に、要求された編集をモデルに直接微調整することは、無関係な知識に対するモデルの振舞いに影響し、モデルの生成頻度と一貫性を著しく損なう。 これらの課題に対処するために,文結合と拡張ランダムな事実を結合して生成規則化を行うモデル編集手法であるSAULを提案する。 3つのモデル編集ベンチマークの評価から,SAULは生成品質を保ち,計算オーバーヘッドを低減しつつ,最先端の手法より優れたモデル編集を行うための実用的で信頼性の高いソリューションであることが示された。

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