論文の概要: Edit Once, Update Everywhere: A Simple Framework for Cross-Lingual Knowledge Synchronization in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14645v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 15:32:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:44.725420
• Title: Edit Once, Update Everywhere: A Simple Framework for Cross-Lingual Knowledge Synchronization in LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおける言語間知識同期のためのシンプルなフレームワーク
• Authors: Yuchen Wu, Liang Ding, Li Shen, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 我々は、シンプルで実用的なSOTAレシピであるクロス言語知識民主主義編集(X-KDE)を提案する。 X-KDEは、支配的な言語から他の言語への知識の伝達を効果的に行うように設計されている。 Bi-ZsRE と MzsRE のベンチマーク実験により、X-KDE は言語間性能を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.12222055772508
• License:
• Abstract: Knowledge editing allows for efficient adaptation of large language models (LLMs) to new information or corrections without requiring full retraining. However, prior methods typically focus on either single-language editing or basic multilingual editing, failing to achieve true cross-linguistic knowledge synchronization. To address this, we present a simple and practical state-of-the-art (SOTA) recipe Cross-Lingual Knowledge Democracy Edit (X-KDE), designed to propagate knowledge from a dominant language to other languages effectively. Our X-KDE comprises two stages: (i) Cross-lingual Edition Instruction Tuning (XE-IT), which fine-tunes the model on a curated parallel dataset to modify in-scope knowledge while preserving unrelated information, and (ii) Target-language Preference Optimization (TL-PO), which applies advanced optimization techniques to ensure consistency across languages, fostering the transfer of updates. Additionally, we contribute a high-quality, cross-lingual dataset, specifically designed to enhance knowledge transfer across languages. Extensive experiments on the Bi-ZsRE and MzsRE benchmarks show that X-KDE significantly enhances cross-lingual performance, achieving an average improvement of +8.19%, while maintaining high accuracy in monolingual settings.
• Abstract（参考訳）: 知識編集により、大きな言語モデル(LLM)を完全なリトレーニングを必要とせずに、新しい情報や修正に効率的に適応することができる。 しかし、従来の手法は一般的に単一言語編集か基本多言語編集に重点を置いており、真の言語間知識同期を達成できなかった。 そこで本研究では,支配的な言語から他言語への知識の伝達を目的とした,シンプルで実用的なSOTAレシピであるクロス言語知識民主主義編集(X-KDE)を提案する。 我々のX-KDEは2つの段階から構成される。 一 相互言語版指導チューニング(XE-IT) (ii) 言語間の整合性を確保するために高度な最適化手法を適用し,更新の伝達を促進することを目的としたTL-PO(Target-Language Preference Optimization)。 さらに,言語間の知識伝達を促進するために特別に設計された,高品質な言語間データセットも提供します。 Bi-ZsREとMzsREのベンチマークによる大規模な実験により、X-KDEは言語間性能を著しく向上し、平均で+8.19%向上し、モノリンガル設定では高い精度を維持した。

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