論文の概要: Aligning Language Models with Real-time Knowledge Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01302v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 11:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:21.07403
• Title: Aligning Language Models with Real-time Knowledge Editing
• Title（参考訳）: リアルタイム知識編集による言語モデルの調整
• Authors: Chenming Tang, Yutong Yang, Kexue Wang, Yunfang Wu,
• Abstract要約: 本稿では,知識編集のための実世界のベンチマークであるCRAFTを紹介する。 合成推論のためのよく設計されたペア編集を特徴とし、エイリアスポータビリティと時間的、常識的な局所性に関するモデルを評価する。 フレキシブルなリアルタイム編集に向けて,多彩な編集拡張と自己適応的ポストアライメント推論を備えた知識編集アライメントの新たなパラダイムであるKEDASを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.503574001763246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge editing aims to modify outdated knowledge in large language models (LLMs) efficiently while retaining their original capabilities. Mainstream benchmarks for knowledge editing are predominantly static and fail to keep in pace with the evolving real-world knowledge. In this work, we introduce CRAFT, an ever-evolving real-world benchmark for knowledge editing. It features well-designed paired edits for composite reasoning, and evaluates models on alias portability as well as temporal and common-sense locality, making it a challenging knowledge editing benchmark on which previous knowledge editing methods hardly achieve balanced performance. Towards flexible real-time editing, we propose KEDAS, a novel paradigm of knowledge editing alignment featuring diverse edit augmentation and self-adaptive post-alignment inference, which exhibits significant performance gain on CRAFT compared to previous methods. All of our code and data are available at https://anonymous.4open.science/r/CRAFT-KEDAS.
• Abstract（参考訳）: 知識編集は、大きな言語モデル(LLM)における時代遅れの知識を、元の能力を保ちながら効率的に修正することを目的としている。 知識編集のメインストリームベンチマークは、主に静的であり、現実世界の知識の進化に追随しない。 本研究では,知識編集のための実世界のベンチマークであるCRAFTを紹介する。 合成推論のためのよく設計されたペア編集を特徴とし、エイリアスポータビリティのモデルと時間的および常識的な局所性を評価し、従来の知識編集手法がバランスの取れた性能を達成できないような知識編集ベンチマークである。 フレキシブルなリアルタイム編集に向けて,多様な編集拡張と自己適応的ポストアライメント推論を備えた知識編集アライメントの新たなパラダイムであるKEDASを提案する。 私たちのコードとデータは、https://anonymous.4open.science/r/CRAFT-KEDASで公開されています。

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