Massive Editing for Large Language Models Based on Dynamic Weight Generation

📄 arXiv: 2512.14395v1 📥 PDF

作者: Wentao Wan, Qiqing Lao, Zhiwei Xie, Hefeng Wu, Runnan Lin, Liang Lin, Keze Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-12-16

备注: 27 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出基于动态权重生成的大语言模型批量知识编辑方法MeG

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识编辑 大语言模型 动态权重生成 扩散模型 批量编辑 可靠性 通用性 局部性

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法难以兼顾可靠性、通用性和局部性，尤其在大规模编辑场景下表现不佳。
  2. MeG的核心思想是利用动态权重神经元和扩散模型，实现对LLM知识的批量、精确修改。
  3. 实验表明，MeG在可靠性、通用性和局部性指标上均优于现有方法，尤其在局部性方面提升显著。

📝 摘要（中文）

知识编辑(KE)旨在以低成本（相对于预训练）修改大语言模型(LLM)中的知识。目前，对LLM进行大规模编辑，同时确保编辑的可靠性、通用性和局部性仍然是一个挑战。本文提出了一种基于动态权重生成的大语言模型批量编辑方法(MeG)。MeG通过在LLM的特定层附加一个动态权重神经元，并使用扩散模型根据知识所需的输入查询有条件地生成该神经元的权重。这使得仅添加一个动态权重神经元就能实现大规模知识编辑的目标。实验表明，与现有的知识编辑方法相比，MeG在可靠性、通用性和局部性指标方面显著提高了大规模KE的性能，尤其是在局部性指标的绝对值方面有很高的百分点提升，证明了该方法的优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）的大规模知识编辑问题。现有知识编辑方法在进行大规模编辑时，难以同时保证可靠性（Reliability，编辑后的知识正确）、通用性（Generality，不影响模型其他知识）和局部性（Locality，只修改目标知识）。现有方法通常需要修改模型的多个参数，计算成本高，且容易引入副作用。

核心思路：论文的核心思路是引入动态权重神经元，并利用扩散模型生成这些神经元的权重，从而实现对LLM知识的精确修改。通过将知识编辑问题转化为动态权重的生成问题，可以实现大规模知识编辑，同时保证编辑的可靠性、通用性和局部性。这种方法的核心在于将知识的修改集中在一个或少数几个神经元上，避免了对整个模型的修改。

技术框架：MeG方法主要包含以下几个阶段：1) 在LLM的特定层添加动态权重神经元；2) 使用扩散模型，根据输入的查询（query）有条件地生成动态权重神经元的权重；3) 利用生成的权重对LLM进行知识编辑。扩散模型以知识编辑所需的输入查询为条件，生成动态权重，从而实现对特定知识的修改。整体架构简单高效，易于实现。

关键创新：MeG的关键创新在于：1) 引入动态权重神经元，将知识编辑问题转化为动态权重的生成问题；2) 利用扩散模型有条件地生成动态权重，实现对LLM知识的精确修改；3) 通过少量参数的修改，实现大规模知识编辑，同时保证可靠性、通用性和局部性。与现有方法相比，MeG能够以更低的成本实现更高质量的知识编辑。

关键设计：MeG的关键设计包括：1) 动态权重神经元的位置选择：选择对知识影响较大的层进行添加；2) 扩散模型的结构设计：需要根据LLM的结构和知识特点进行调整，以保证生成的权重的质量；3) 损失函数的设计：需要考虑可靠性、通用性和局部性三个方面的指标，以保证编辑后的模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MeG方法在可靠性、通用性和局部性指标上均优于现有知识编辑方法。尤其是在局部性指标上，MeG取得了显著的提升，证明了其在保证知识编辑精确性方面的优势。具体的性能数据（例如，在某个数据集上的指标提升百分比）在原文中给出，这里未提供。

🎯 应用场景

MeG方法可应用于各种需要对大语言模型进行知识更新或修正的场景，例如：事实性知识纠错、领域知识迁移、个性化知识定制等。该方法能够以较低的成本实现对LLM知识的快速更新，提高LLM的适应性和实用性，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Knowledge Editing (KE) is a field that studies how to modify some knowledge in Large Language Models (LLMs) at a low cost (compared to pre-training). Currently, performing large-scale edits on LLMs while ensuring the Reliability, Generality, and Locality metrics of the edits remain a challenge. This paper proposes a Massive editing approach for LLMs based on dynamic weight Generation (MeG). Our MeG involves attaching a dynamic weight neuron to specific layers of the LLMs and using a diffusion model to conditionally generate the weights of this neuron based on the input query required for the knowledge. This allows the use of adding a single dynamic weight neuron to achieve the goal of large-scale knowledge editing. Experiments show that our MeG can significantly improve the performance of large-scale KE in terms of Reliability, Generality, and Locality metrics compared to existing knowledge editing methods, particularly with a high percentage point increase in the absolute value index for the Locality metric, demonstrating the advantages of our proposed method.