論文の概要: Keys to Robust Edits: from Theoretical Insights to Practical Advances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09338v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 02:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 15:03:38.000464
• Title: Keys to Robust Edits: from Theoretical Insights to Practical Advances
• Title（参考訳）: ロバスト編集の鍵:理論的視点から実践的進歩へ
• Authors: Jianhao Yan, Futing Wang, Yun Luo, Yafu Li, Yue Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は知識の記憶と検索に革命をもたらしたが、矛盾や時代遅れな情報に対する課題に直面している。 本研究は、位置・エディット法における故障の原因を調査し、それらのキー・バリュー・モデリングに関する理論的知見を提供する。 経験的分析により、現在のメソッドで使われるキーは堅牢性と特異性要件を満たすことができないことが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.10464264597003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized knowledge storage and retrieval, but face challenges with conflicting and outdated information. Knowledge editing techniques have been proposed to address these issues, yet they struggle with robustness tests involving long contexts, paraphrased subjects, and continuous edits. This work investigates the cause of these failures in locate-and-edit methods, offering theoretical insights into their key-value modeling and deriving mathematical bounds for robust and specific edits, leading to a novel 'group discussion' conceptual model for locate-and-edit methods. Empirical analysis reveals that keys used by current methods fail to meet robustness and specificity requirements. To address this, we propose a Robust Edit Pathway (REP) that disentangles editing keys from LLMs' inner representations. Evaluations on LLaMA2-7B and Mistral-7B using the CounterFact dataset show that REP significantly improves robustness across various metrics, both in-domain and out-of-domain, with minimal trade-offs in success rate and locality. Our findings advance the development of reliable and flexible knowledge updating in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は知識の記憶と検索に革命をもたらしたが、矛盾や時代遅れな情報に対する課題に直面している。 これらの問題に対処するために知識編集技術が提案されているが、長い文脈、言い換えた主題、継続的な編集を含む堅牢性テストに苦慮している。 本研究では、位置・編集法におけるこれらの失敗の原因を調査し、そのキー・バリュー・モデリングに関する理論的知見を提供し、ロバスト・特定の編集のための数学的境界を導出し、位置・編集法のための新しい「グループ・ディスカッション」概念モデルを生み出す。 経験的分析により、現在のメソッドで使われるキーは堅牢性と特異性要件を満たすことができないことが明らかになった。 そこで我々は,LLMの内部表現から鍵をアンタングルするロバスト編集経路(REP)を提案する。 CounterFact データセットを用いた LLaMA2-7B と Mistral-7B の評価では、REP は成功率とローカリティのトレードオフを最小限に抑えて、ドメイン内およびドメイン外の両方において、さまざまなメトリクス間の堅牢性を著しく改善している。 LLMにおける信頼性・柔軟な知識更新の進展について検討した。

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