論文の概要: SAKE: Towards Editing Auditory Attribute Knowledge of Large Audio-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16917v1
• Date: Sun, 19 Oct 2025 16:22:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.207792
• Title: SAKE: Towards Editing Auditory Attribute Knowledge of Large Audio-Language Models
• Title（参考訳）: SAKE:大規模オーディオ言語モデルの聴覚属性知識の編集を目指して
• Authors: Chih-Kai Yang, Yen-Ting Piao, Tzu-Wen Hsu, Szu-Wei Fu, Zhehuai Chen, Ke-Han Lu, Sung-Feng Huang, Chao-Han Huck Yang, Yu-Chiang Frank Wang, Yun-Nung Chen, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: SAKEは、大規模オーディオ言語モデルにおける聴覚属性知識の編集に特化して設計された最初のベンチマークである。 我々は,信頼性,汎用性,音声/テキストの局所性,可搬性という4次元の2つのLALMに対して,7つの編集手法をベンチマークした。 結果は、編集とは無関係な属性内知識の保存、マルチモーダル推論への編集の一般化、シーケンシャルな更新の下での編集の維持といった課題を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.81401797908835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge editing offers an efficient way to update model knowledge without full retraining, but prior work has concentrated almost exclusively on textual or visual modalities. We introduce SAKE, the first benchmark specifically designed for editing auditory attribute knowledge in Large Audio-Language Models (LALMs). Unlike factual updates, SAKE targets several abstract auditory attributes, capturing knowledge types that go beyond conventional textual and visual domains. We benchmark seven editing methods on two LALMs along four dimensions: reliability, generality, audio/text locality, and portability. Results highlight challenges such as preserving intra-attribute knowledge unrelated to the edit, generalizing edits to multimodal reasoning, and maintaining edits under sequential updates. SAKE provides a principled framework to study how knowledge editing extends to the auditory modalities, opening new directions for maintaining and adapting LALMs in more diverse real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 知識編集は、完全なリトレーニングなしにモデル知識を更新する効率的な方法を提供するが、以前の作業はほとんどテキストや視覚的なモダリティに集中していた。 本研究では,Large Audio-Language Models (LALMs) における聴覚属性知識の編集に特化して設計された最初のベンチマークであるSAKEを紹介する。 事実更新とは異なり、SAKEはいくつかの抽象的な聴覚属性をターゲットにしており、従来のテキストドメインや視覚ドメインを超えた知識タイプをキャプチャしている。 我々は,信頼性,汎用性,音声/テキストの局所性,可搬性という4次元の2つのLALMに対して,7つの編集手法をベンチマークした。 結果は、編集とは無関係な属性内知識の保存、マルチモーダル推論への編集の一般化、シーケンシャルな更新の下での編集の維持といった課題を浮き彫りにする。 SAKEは、知識編集が聴覚モダリティにどのように拡張するかを研究するための原則化されたフレームワークを提供し、より多様な現実のシナリオにおけるLALMの維持と適応のための新しい方向性を開放する。

関連論文リスト

• Aligning Language Models with Real-time Knowledge Editing [11.503574001763246]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-02T10:25:36Z)
• Model Merging for Knowledge Editing [53.799891745131724]
  大規模言語モデル(LLM)は、世界が進化するにつれて正確で現在の知識を維持するために継続的な更新を必要とする。 既存の知識編集アプローチは知識更新のための様々なソリューションを提供するが、しばしば連続的な編集シナリオに苦労する。 本稿では,頑健な教師付き微調整(R-SFT)とモデルマージを組み合わせた2段階のフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-14T07:42:39Z)
• UniEdit: A Unified Knowledge Editing Benchmark for Large Language Models [16.546605509744015]
  オープンドメイン知識に基づく大規模言語モデル(LLM)編集のための統一ベンチマークであるUniEditを紹介する。 まず,5つのカテゴリにまたがる25の共通領域からエンティティを選択することで,サンプルを編集する。 編集における一般性や局所性の問題に対処するため,我々はNorborhood Multi-hop Chain Smpling (NMCS)アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-18T10:19:01Z)
• Has this Fact been Edited? Detecting Knowledge Edits in Language Models [5.260519479124422]
  知識編集手法(KEs)は、事前学習から学んだ言語モデルの古いまたは不正確な知識を更新することができる。 生成されたアウトプットが編集された知識に基づいているか、あるいは事前学習からのファーストハンド知識に基づいているかを知ることは、生成モデルに対するユーザの信頼を高めることができる。 本稿では,言語モデルにおける編集された知識を検出する新しい課題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T22:02:24Z)
• Learning to Edit: Aligning LLMs with Knowledge Editing [101.96620267293731]
  本稿では,大規模言語モデルに新たな知識を入力問題に適用する学習 to LTE(Learning to Edit)フレームワークを提案する。 LTEには2段階のプロセスがある: (i) アライメントフェーズ(アライメントフェーズ)。 LTEの知識編集性能の優位性、バッチおよびシーケンシャルな編集の堅牢性、一般的なタスクに対する最小限の干渉、高速な編集速度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T07:45:17Z)
• A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models [82.65729336401027]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間のコミュニケーションを忠実に反映したテキストの理解と生成の素晴らしい能力を示している。 本稿では,知識編集の問題を定義し,最先端アプローチの包括的レビューを行う。 我々は,代表的知識編集アプローチの総合的評価のための新しいベンチマークであるKnowEditを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T16:54:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。