論文の概要: MindBridge: Scalable and Cross-Model Knowledge Editing via Memory-Augmented Modality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02701v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 15:17:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:19:29.829284
• Title: MindBridge: Scalable and Cross-Model Knowledge Editing via Memory-Augmented Modality
• Title（参考訳）: MindBridge: メモリ拡張モダリティによるスケーラブルでクロスモデルな知識編集
• Authors: Shuaike Li, Kai Zhang, Qi Liu, Enhong Chen,
• Abstract要約: 既存のほとんどのメソッドは特定のモデルに過度に適合し、更新毎に編集済みの知識を破棄する。 マルチモーダルモデルにおけるモダリティ処理とLLMの低結合に着想を得た,スケーラブルなソリューションであるMindBridgeを紹介する。 MindBridgeは数万の知識エントリを編集しても優れたパフォーマンスを実現し、異なるLLMに柔軟に対応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.01380617388064
• License:
• Abstract: Knowledge editing is a technique for efficiently and accurately updating the knowledge of large language models (LLMs) to alleviate obsolescence and correct errors. However, most existing methods overfit to specific models, causing edited knowledge to be discarded during each LLM update and requiring frequent re-editing, which is particularly burdensome in today's rapidly evolving open-source community. To address this issue, we propose the problem of cross-model knowledge editing and introduce MindBridge, a scalable solution inspired by the low coupling between modality processing and LLMs in multi-modal models. MindBridge introduces the novel concept of memory modality, which encodes edited knowledge as an independent modality. It first performs LLM-agnostic pre-training of the memory modality and then integrates it with various LLMs. Extensive experiments on multiple LLMs and popular knowledge editing datasets demonstrate that MindBridge achieves superior performance even in editing tens of thousands of knowledge entries and can flexibly adapt to different LLMs. Our code is available at https://github.com/CrashBugger/MindBridge.
• Abstract（参考訳）: 知識編集は、大きな言語モデル(LLM)の知識を効率よく正確に更新し、不明瞭さと正しい誤りを軽減する技術である。 しかし、既存のほとんどのメソッドは特定のモデルに過度に適合し、LLM更新毎に編集された知識を破棄し、頻繁に再編集する必要がある。 この問題に対処するために,マルチモーダルモデルにおけるモダリティ処理とLLMの結合性の低さから着想を得たスケーラブルなソリューションであるMindBridgeを提案する。 MindBridgeは、編集された知識を独立したモダリティとしてエンコードする、メモリモダリティという新しい概念を紹介している。 まず、LLMに依存しないメモリモダリティの事前学習を行い、その後様々なLCMと統合する。 複数のLLMと一般的な知識編集データセットに関する大規模な実験により、MindBridgeは数万の知識エントリを編集しても優れた性能を発揮し、異なるLLMに柔軟に適応できることを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/CrashBugger/MindBridge.comで利用可能です。

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