論文の概要: Latent Knowledge Scalpel: Precise and Massive Knowledge Editing for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03741v1
• Date: Fri, 01 Aug 2025 03:51:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.354616
• Title: Latent Knowledge Scalpel: Precise and Massive Knowledge Editing for Large Language Models
• Title（参考訳）: 潜在知識スカペル:大規模言語モデルのための精密で大量な知識編集
• Authors: Xin Liu, Qiyang Song, Shaowen Xu, Kerou Zhou, Wenbo Jiang, Xiaoqi Jia, Weijuan Zhang, Heqing Huang, Yakai Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば事前学習から不正確な情報や時代遅れの情報を保持し、推論中に誤った予測や偏りのある出力をもたらす。 我々はLLMエディタであるLatent Knowledge Scalpel(LKS)を紹介し、軽量なハイパーネットワークを用いて特定のエンティティの潜在知識を操作し、正確かつ大規模な編集を可能にする。 Llama-2とMistralで行った実験では、同時編集数が10,000に達したとしても、LKSは編集されたLLMの一般的な能力を保ちながら知識編集を効果的に行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.834827405473377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often retain inaccurate or outdated information from pre-training, leading to incorrect predictions or biased outputs during inference. While existing model editing methods can address this challenge, they struggle with editing large amounts of factual information simultaneously and may compromise the general capabilities of the models. In this paper, our empirical study demonstrates that it is feasible to edit the internal representations of LLMs and replace the entities in a manner similar to editing natural language inputs. Based on this insight, we introduce the Latent Knowledge Scalpel (LKS), an LLM editor that manipulates the latent knowledge of specific entities via a lightweight hypernetwork to enable precise and large-scale editing. Experiments conducted on Llama-2 and Mistral show even with the number of simultaneous edits reaching 10,000, LKS effectively performs knowledge editing while preserving the general abilities of the edited LLMs. Code is available at: https://github.com/Linuxin-xxx/LKS.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば事前学習から不正確な情報や時代遅れの情報を保持し、推論中に誤った予測や偏りのある出力をもたらす。 既存のモデル編集手法はこの課題に対処できるが、大量の事実情報を同時に編集するのに苦労し、モデルの一般的な能力を損なう可能性がある。 本稿では,LLMの内部表現を編集し,自然言語入力の編集に類似した方法でエンティティを置き換えることが可能であることを示す。 この知見に基づき,LKS(Latent Knowledge Scalpel)という,軽量なハイパーネットワークを用いて特定のエンティティの潜在知識を操作するLLMエディタを導入し,高精度かつ大規模編集を実現する。 Llama-2とMistralで行った実験では、同時編集数が10,000に達したとしても、LKSは編集されたLLMの一般的な能力を保ちながら知識編集を効果的に行う。 コードは、https://github.com/Linuxin-xxx/LKS.comで入手できる。

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