論文の概要: FAME: Towards Factual Multi-Task Model Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10859v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 13:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 09:11:09.173141
• Title: FAME: Towards Factual Multi-Task Model Editing
• Title（参考訳）: FAME:Factual Multi-Task Model Editingを目指して
• Authors: Li Zeng, Yingyu Shan, Zeming Liu, Jiashu Yao, Yuhang Guo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い知識を組み込んで、様々なタスクで非常によく機能する。 提案するFAMEは,モデル編集の実用性を高めるために設計された,現実的で包括的でマルチタスクなデータセットである。 次に,新しいキャッシング機構を用いて実世界との同期を確保するモデル編集手法であるSKEMEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.858226284963096
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) embed extensive knowledge and utilize it to perform exceptionally well across various tasks. Nevertheless, outdated knowledge or factual errors within LLMs can lead to misleading or incorrect responses, causing significant issues in practical applications. To rectify the fatal flaw without the necessity for costly model retraining, various model editing approaches have been proposed to correct inaccurate knowledge within LLMs in a cost-efficient way. To evaluate these model editing methods, previous work introduced a series of datasets. However, most of the previous datasets only contain fabricated data in a single format, which diverges from real-world model editing scenarios, raising doubts about their usability in practice. To facilitate the application of model editing in real-world scenarios, we propose the challenge of practicality. To resolve such challenges and effectively enhance the capabilities of LLMs, we present FAME, an factual, comprehensive, and multi-task dataset, which is designed to enhance the practicality of model editing. We then propose SKEME, a model editing method that uses a novel caching mechanism to ensure synchronization with the real world. The experiments demonstrate that SKEME performs excellently across various tasks and scenarios, confirming its practicality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い知識を組み込んで、様々なタスクで非常によく機能する。 それでも、LLM内の古い知識や事実の誤りは、誤った反応や誤った反応を招き、実用的な応用において重大な問題を引き起こす可能性がある。 モデル再訓練を必要とせずに致命的な欠陥を是正するために,LLM内の不正確な知識を低コストで補正する様々なモデル編集手法が提案されている。 これらのモデル編集手法を評価するために、以前の研究は一連のデータセットを導入した。 しかし、以前のデータセットのほとんどは単一のフォーマットで作成されたデータしか含まないため、実際のモデル編集シナリオから切り離され、実際のユーザビリティに対する疑念が持ち上がる。 実世界のシナリオにおけるモデル編集の活用を容易にするために,実用性の課題を提案する。 このような課題を解決し、LLMの能力を効果的に強化するために、モデル編集の実用性を高めるために設計された、現実的で包括的でマルチタスクのデータセットであるFAMEを提案する。 次に,新しいキャッシング機構を用いて実世界との同期を確保するモデル編集手法であるSKEMEを提案する。 実験により,SKEMEは様々なタスクやシナリオにおいて優れた性能を示し,実用性を確認した。

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