論文の概要: Related Knowledge Perturbation Matters: Rethinking Multiple Pieces of Knowledge Editing in Same-Subject

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06868v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 04:47:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:19.316307
• Title: Related Knowledge Perturbation Matters: Rethinking Multiple Pieces of Knowledge Editing in Same-Subject
• Title（参考訳）: 関連知識摂動問題:同じ対象における知識編集の複数項目を再考する
• Authors: Zenghao Duan, Wenbin Duan, Zhiyi Yin, Yinghan Shen, Shaoling Jing, Jie Zhang, Huawei Shen, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 現在最先端の編集手法は、複数の関連知識を同じ主題に編集する作業で苦労している。 本稿では,textS2textRKE$(Same-Subject Related Knowledge Editing)ベンチマークを紹介する。 実験の結果,ROMやMEMITのような主流の位置情報編集手法だけが「関連する知識の摂動」を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.559994791305535
• License:
• Abstract: Knowledge editing has become a promising approach for efficiently and precisely updating knowledge embedded in large language models (LLMs). In this work, we focus on Same-Subject Editing, which involves modifying multiple attributes of a single entity to ensure comprehensive and consistent updates to entity-centric knowledge. Through preliminary observation, we identify a significant challenge: Current state-of-the-art editing methods struggle when tasked with editing multiple related knowledge pieces for the same subject. To address the lack of relevant editing data for identical subjects in traditional benchmarks, we introduce the $\text{S}^2\text{RKE}$(Same-Subject Related Knowledge Editing) benchmark. Our extensive experiments reveal that only mainstream locate-then-edit methods, such as ROME and MEMIT, exhibit "related knowledge perturbation," where subsequent edits interfere with earlier ones. Further analysis reveals that these methods over-rely on subject information, neglecting other critical factors, resulting in reduced editing effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 知識編集は、大規模言語モデル(LLM)に埋め込まれた知識を効率的かつ正確に更新するための、有望なアプローチとなっている。 この作業では、エンティティ中心の知識を包括的かつ一貫した更新を保証するために、単一のエンティティの複数の属性を変更することを含む、同じオブジェクト編集に焦点を当てます。 現状の最先端の編集手法は,複数の関連知識を同一主題に編集する作業において困難である。 従来のベンチマークでは同一対象の関連データがないため,$\text{S}^2\text{RKE}$(Same-Subject Related Knowledge Editing)ベンチマークを導入する。 広範囲にわたる実験の結果,ROMやMEMITのような主流の位置情報編集手法のみが「関連する知識の摂動」を示し,その後に編集が妨げられることが明らかとなった。 さらに分析したところ、これらの手法は主題情報に過度に頼り、他の重要な要素を無視し、編集効率を低下させることがわかった。

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