The Butterfly Effect of Model Editing: Few Edits Can Trigger Large Language Models Collapse
作者: Wanli Yang, Fei Sun, Xinyu Ma, Xun Liu, Dawei Yin, Xueqi Cheng
分类: cs.AI
发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-06-05)
备注: Accepted at Findings of ACL 2024
💡 一句话要点
揭示模型编辑的蝴蝶效应以应对大语言模型崩溃问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 模型编辑 大语言模型 困惑度 模型崩溃 性能评估 数据集HardEdit 知识更新
📋 核心要点
- 现有模型编辑方法在修正知识时，往往忽视了对模型能力的潜在影响，导致性能下降。
- 本研究提出使用困惑度作为替代指标，以减少在每次编辑后进行基准测试的时间和资源消耗。
- 实验结果显示，几乎所有编辑方法在少量编辑后均导致模型崩溃，且新数据集HardEdit为后续研究提供了基础。
📝 摘要（中文）
尽管模型编辑在修正大语言模型（LLMs）知识方面展现出潜力，但其对模型固有能力的影响常被忽视。本研究揭示了一个关键现象：即使是单次编辑也可能导致模型崩溃，表现为在各种基准任务中的显著性能下降。为此，我们提出使用困惑度作为替代指标，并通过大量实验验证了编辑模型的困惑度变化与其下游任务性能之间的强相关性。此外，我们对顺序编辑进行了深入研究，结果表明几乎所有检查的编辑方法在少量编辑后均导致模型崩溃。为促进后续研究，我们利用GPT-3.5开发了基于这些困难案例的新数据集HardEdit，旨在为可靠的模型编辑和编辑引发的模型崩溃机制的研究奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决模型编辑过程中可能导致的大语言模型崩溃问题。现有方法在进行模型编辑时，未能有效评估其对模型性能的影响，导致性能显著下降。
核心思路：论文提出使用困惑度作为替代指标，通过验证困惑度变化与下游任务性能的相关性，来监测模型编辑的影响，从而避免模型崩溃。
技术框架：整体流程包括模型编辑、困惑度计算和下游任务性能评估三个主要模块。首先进行模型编辑，然后计算编辑后模型的困惑度，最后通过下游任务评估模型性能。
关键创新：最重要的创新点在于提出了困惑度作为监测模型编辑影响的有效指标，这一方法与传统的逐次基准测试方法本质上不同，显著提高了效率。
关键设计：在实验中，设置了多种编辑方法，并通过大量实验验证了困惑度与模型性能之间的强相关性，确保了设计的有效性和可靠性。具体的参数设置和损失函数设计在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，几乎所有检查的编辑方法在仅进行少量编辑后均导致模型崩溃，且困惑度的变化与下游任务性能之间存在强相关性。这一发现强调了模型编辑的潜在风险，为后续研究提供了重要的实验数据支持。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括大语言模型的知识更新、模型优化和安全性评估等领域。通过提供可靠的模型编辑方法，可以有效降低模型崩溃的风险，提升模型在实际应用中的稳定性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Although model editing has shown promise in revising knowledge in Large Language Models (LLMs), its impact on the inherent capabilities of LLMs is often overlooked. In this work, we reveal a critical phenomenon: even a single edit can trigger model collapse, manifesting as significant performance degradation in various benchmark tasks. However, benchmarking LLMs after each edit, while necessary to prevent such collapses, is impractically time-consuming and resource-intensive. To mitigate this, we propose using perplexity as a surrogate metric, validated by extensive experiments demonstrating changes in an edited model's perplexity are strongly correlated with its downstream task performances. We further conduct an in-depth study on sequential editing, a practical setting for real-world scenarios, across various editing methods and LLMs, focusing on hard cases from our previous single edit studies. The results indicate that nearly all examined editing methods result in model collapse after only few edits. To facilitate further research, we have utilized GPT-3.5 to develop a new dataset, HardEdit, based on those hard cases. This dataset aims to establish the foundation for pioneering research in reliable model editing and the mechanisms underlying editing-induced model collapse. We hope this work can draw the community's attention to the potential risks inherent in model editing practices.