論文の概要: K-Edit: Language Model Editing with Contextual Knowledge Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10626v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 06:59:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:54:35.805902
• Title: K-Edit: Language Model Editing with Contextual Knowledge Awareness
• Title（参考訳）: K-Edit: 文脈知識を考慮した言語モデル編集
• Authors: Elan Markowitz, Anil Ramakrishna, Ninareh Mehrabi, Charith Peris, Rahul Gupta, Kai-Wei Chang, Aram Galstyan,
• Abstract要約: 知識に基づくモデル編集は、大きな言語モデルの重みを正確に修正することを可能にする。 我々は、文脈的に一貫した知識編集を生成するための効果的なアプローチであるK-Editを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.73747181407323
• License:
• Abstract: As the world changes, we need to be able to update our models and correct false information without costly retraining. Knowledge-based model editing enables precise modifications to the weights of large language models in order to modify the information encoded within. Recent approaches have seen success in enabling recall of edited information for thousands of edits at once. However, these approaches fail to produce edits that account for associated contextual information. We present K-Edit, an effective approach to generating contextually consistent knowledge edits. By using knowledge graphs, which maintain contextual consistency when an edge is edited, we are able to generate additional \textit{contextual edits} that ensure consistency of related information in the language model. Our experiments demonstrate significant improvements in multi-hop question answering while maintaining the general effectiveness and scalability of model edits.
• Abstract（参考訳）: 世界が変わるにつれて、当社のモデルを更新し、コストのかかるリトレーニングなしに偽情報を修正しなければなりません。 知識に基づくモデル編集により、大きな言語モデルの重みを正確に修正し、内部にエンコードされた情報を修正することができる。 最近のアプローチでは、一度に数千の編集のために編集情報のリコールを可能にすることに成功した。 しかし、これらのアプローチは関連するコンテキスト情報を考慮した編集を作成できない。 我々は、文脈的に一貫した知識編集を生成するための効果的なアプローチであるK-Editを提案する。 エッジが編集されたときにコンテキスト整合性を維持する知識グラフを使用することで、言語モデルにおける関連情報の整合性を確保するために、追加の \textit{contextualEdits} を生成することができる。 本実験は,モデル編集の汎用性とスケーラビリティを維持しつつ,マルチホップ質問応答の大幅な改善を示すものである。

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