論文の概要: Resolving UnderEdit & OverEdit with Iterative & Neighbor-Assisted Model Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11895v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 21:53:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 16:00:46.320229
• Title: Resolving UnderEdit & OverEdit with Iterative & Neighbor-Assisted Model Editing
• Title（参考訳）: 反復・隣接支援モデル編集によるアンダー編集とオーバー編集の解消
• Authors: Bhiman Kumar Baghel, Scott M. Jordan, Zheyuan Ryan Shi, Xiang Lorraine Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流言語タスクで使用される。 モデルの再トレーニングと微調整はどちらもコストがかかる可能性がある。 モデル編集は、モデルパラメータの重要なサブセットにのみ更新することで、効率的で効果的な代替手段を提供する。 単一パラメータの更新が不十分な場合が多いという仮説に基づいて,反復的モデル編集を提案する。 提案手法は,複数のモデル編集アルゴリズム,LLM,ベンチマークデータセットに対して,最大38ポイント,OverEditを最大6ポイント削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.752740499342269
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are used in various downstream language tasks, making it crucial to keep their knowledge up-to-date, but both retraining and fine-tuning the model can be costly. Model editing offers an efficient and effective alternative by a single update to only a key subset of model parameters. While being efficient, these methods are not perfect. Sometimes knowledge edits are unsuccessful, i.e., UnderEdit, or the edit contaminated neighboring knowledge that should remain unchanged, i.e., OverEdit. To address these limitations, we propose iterative model editing, based on our hypothesis that a single parameter update is often insufficient, to mitigate UnderEdit, and neighbor-assisted model editing, which incorporates neighboring knowledge during editing to minimize OverEdit. Extensive experiments demonstrate that our methods effectively reduce UnderEdit up to 38 percentage points and OverEdit up to 6 percentage points across multiple model editing algorithms, LLMs, and benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な下流言語タスクで使われており、知識を最新に保つことが不可欠である。 モデル編集は、モデルパラメータの重要なサブセットにのみ更新することで、効率的で効果的な代替手段を提供する。 効率的だが、これらの方法は完璧ではない。 知識編集が失敗することがある、すなわちUnderEdit、あるいはOverEditのように変更すべき近隣の知識を編集することがある。 これらの制約に対処するため,1つのパラメータの更新が不十分な場合が多いという仮説に基づいた反復的モデル編集を提案し,編集中に近隣の知識を取り入れてOverEditを最小化するUnderEditを緩和する。 大規模な実験により、我々の手法は、複数のモデル編集アルゴリズム、LLM、ベンチマークデータセットに対して、最大38ポイントのUnderEditを効果的に削減し、OverEditを最大6ポイント削減することを示した。

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