論文の概要: O-Edit: Orthogonal Subspace Editing for Language Model Sequential Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11469v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 10:16:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:39.893375
• Title: O-Edit: Orthogonal Subspace Editing for Language Model Sequential Editing
• Title（参考訳）: O-Edit: 言語モデル系列編集のための直交部分空間編集
• Authors: Yuchen Cai, Ding Cao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練中に知識を取得するが、時間が経つにつれて、この知識は誤りまたは時代遅れになり、訓練後に更新が必要になる。 このアルゴリズムは、各知識更新の方向をアルゴリズム化し、逐次更新間の干渉を最小限にし、新しい更新が無関係な知識に与える影響を減らす。 メインストリームのLCM上で数千の編集を行うことができ、既存のメソッドの4.2倍の性能向上を実現し、下流のタスクでモデルのパフォーマンスを効果的に保ち、パラメータのオーバーヘッドを最小限に抑えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) acquire knowledge during pre-training, but over time, this knowledge may become incorrect or outdated, necessitating updates after training. Knowledge editing techniques address this issue without the need for costly re-training. However, most existing methods are designed for single edits, and as the number of edits increases, they often cause a decline in the model's overall performance, posing significant challenges for sequential editing. To overcome this, we propose Orthogonal Subspace Editing, O-Edit. This algorithm orthogonalizes the direction of each knowledge update, minimizing interference between successive updates and reducing the impact of new updates on unrelated knowledge. Our approach does not require replaying previously edited data and processes each edit knowledge on time. It can perform thousands of edits on mainstream LLMs, achieving an average performance improvement that is 4.2 times better than existing methods while effectively preserving the model's performance on downstream tasks, all with minimal additional parameter overhead.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練中に知識を取得するが、時間が経つにつれて、この知識は誤りまたは時代遅れになり、訓練後に更新が必要になる。 知識編集技術は、コストのかかる再トレーニングを必要とせずにこの問題に対処する。 しかしながら、既存のほとんどのメソッドは単一の編集用に設計されており、編集数が増加するにつれて、モデル全体のパフォーマンスが低下することが多く、シーケンシャルな編集には重大な課題が生じる。 そこで我々はOrthogonal Subspace Editing, O-Editを提案する。 このアルゴリズムは、各知識更新の方向を直交化し、逐次更新間の干渉を最小限にし、新しい更新が無関係な知識に与える影響を減らす。 我々のアプローチでは、事前に編集されたデータや処理を時間通りに編集する必要がない。 メインストリームのLCM上で数千の編集を行うことができ、既存のメソッドの4.2倍の性能向上を実現し、下流のタスクでモデルのパフォーマンスを効果的に保ち、パラメータのオーバーヘッドを最小限に抑えることができる。

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