論文の概要: Towards Scalable Lifelong Knowledge Editing with Selective Knowledge Suppression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19089v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 05:02:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.628364
• Title: Towards Scalable Lifelong Knowledge Editing with Selective Knowledge Suppression
• Title（参考訳）: 選択的知識抑圧によるスケーラブルな生涯知識編集を目指して
• Authors: Dahyun Jung, Jaewook Lee, Heuiseok Lim,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、変化する事実や幻覚を反映するために頻繁に知識を更新する必要がある。 既存のパラメータ編集手法は、破滅的な忘れ込みによる逐次的な編集において安定性に苦しむ。 本フレームワークは,検索した情報から関連知識を選択し,クエリを効果的に修正する。 次に、モデルの本来の知識確率を抑えるためのデコード戦略を組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.273954918352903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) require frequent knowledge updates to reflect changing facts and mitigate hallucinations. To meet this demand, lifelong knowledge editing has emerged as a continual approach to modify specific pieces of knowledge without retraining the entire model. Existing parameter editing methods struggle with stability during sequential edits due to catastrophic forgetting. While retrieval-based approaches are proposed to alleviate this issue, their applicability remains limited across various datasets because of high training costs. To address these limitations and enhance scalability in lifelong settings, we propose LightEdit. Our framework first selects relevant knowledge from retrieved information to modify the query effectively. It then incorporates a decoding strategy to suppress the model's original knowledge probabilities, thereby enabling efficient edits based on the selected information. Extensive experiments on ZSRE, Counterfact, and RIPE benchmarks demonstrate that LightEdit outperforms existing lifelong knowledge editing methods. Furthermore, by minimizing training costs, LightEdit achieves cost-effective scalability, enabling easy adaptation to various datasets.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、変化する事実を反映し幻覚を緩和するために、頻繁に知識を更新する必要がある。 この要求を満たすために、生涯にわたる知識編集は、モデル全体をトレーニングすることなく、特定の知識を修正するための継続的なアプローチとして現れてきた。 既存のパラメータ編集手法は、破滅的な忘れ込みによる逐次的な編集において安定性に苦しむ。 この問題を緩和するために検索ベースのアプローチが提案されているが、その適用性はトレーニングコストが高いため、さまざまなデータセットに限られている。 このような制限に対処し、寿命の長い設定でスケーラビリティを向上させるために、LightEditを提案する。 本フレームワークは,検索した情報から関連知識を選択し,クエリを効果的に修正する。 次に、デコード戦略を組み込んでモデルの本来の知識確率を抑えることにより、選択した情報に基づいて効率的な編集を可能にする。 ZSRE、Counterfact、RIPEベンチマークに関する大規模な実験は、LightEditが既存の生涯の知識編集方法より優れていることを示している。 さらに、トレーニングコストを最小限にすることで、LightEditはコスト効率のよいスケーラビリティを実現し、さまざまなデータセットへの適応を容易にします。

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