Forgetting before Learning: Utilizing Parametric Arithmetic for Knowledge Updating in Large Language Models
作者: Shiwen Ni, Dingwei Chen, Chengming Li, Xiping Hu, Ruifeng Xu, Min Yang
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-14 (更新: 2024-02-16)
💡 一句话要点
提出F-Learning以解决大语言模型知识更新问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 知识更新 微调方法 参数算术 机器学习
📋 核心要点
- 现有方法在知识更新时面临旧知识与新知识之间的冲突，导致直接微调效果不佳。
- 论文提出F-Learning，通过参数算术实现旧知识的遗忘和新知识的学习，提供了一种新的微调策略。
- 实验结果显示，F-Learning在多个数据集上显著提升了知识更新性能，超越了现有的微调方法。
📝 摘要（中文）
近年来，大语言模型（LLMs）在文本理解和生成方面展现了卓越的能力。然而，这些模型在训练过程中可能会获取错误或过时的信息，导致知识更新困难。本文提出了一种新的微调范式F-Learning（Forget before Learning），通过参数算术来促进旧知识的遗忘和新知识的学习。实验结果表明，F-Learning显著提升了全微调和LoRA微调的知识更新性能，并在大多数情况下超越了现有基线。此外，研究发现通过减去LoRA参数来遗忘旧知识的效果与减去全微调参数相似，甚至在某些情况下表现更佳。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型在知识更新过程中因旧知识与新知识冲突而导致的性能下降问题。现有的直接微调方法在面对新知识时往往无法有效更新模型，反而可能引入更多错误信息。
核心思路：F-Learning的核心思路是通过参数算术实现旧知识的遗忘，从而为新知识的学习腾出空间。这种方法强调在学习新知识之前，先有效地去除模型中的过时信息。
技术框架：F-Learning的整体架构包括两个主要阶段：首先，通过参数减法操作遗忘旧知识；其次，使用新的训练数据进行微调以学习新知识。该方法可以与全微调和LoRA微调相结合，提升知识更新的效果。
关键创新：F-Learning的主要创新在于引入了参数算术的概念，通过减去旧知识的参数来实现知识的有效更新。这种方法与传统的微调方法有本质区别，后者通常不考虑旧知识的影响。
关键设计：在具体实现中，F-Learning采用了特定的损失函数来平衡旧知识的遗忘与新知识的学习，同时在参数更新过程中引入了动态调整机制，以确保模型在更新过程中的稳定性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，F-Learning在两个公开数据集上显著提升了知识更新性能，相较于全微调和LoRA微调，F-Learning在大多数情况下都表现出更优的效果。具体而言，F-Learning在某些任务上提升幅度超过了10%，显示出其在知识更新方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和对话生成等。通过有效更新大语言模型的知识，F-Learning可以提升模型在实际应用中的准确性和可靠性，具有重要的实际价值。此外，随着知识更新需求的增加，该方法可能在未来的AI系统中发挥更大作用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have showcased their remarkable capabilities in text understanding and generation. However, even stronger LLMs are susceptible to acquiring erroneous or obsolete information from the training corpus. Direct secondary fine-tuning with data containing new knowledge may be ineffective in updating knowledge due to the conflict between old and new knowledge. In this paper, we propose a new paradigm for fine-tuning called F-Learning (Forgetting before Learning), which employs parametric arithmetic to facilitate the forgetting of old knowledge and learning of new knowledge. Experimental results on two publicly available datasets demonstrate that our proposed F-Learning can obviously improve the knowledge updating performance of both full fine-tuning and LoRA fine-tuning, simultaneously outperforming the existing baselines in most cases. Moreover, we have also discovered that forgetting old knowledge by subtracting the parameters of LoRA can yield a similar effect to subtracting the parameters of full fine-tuning, and occasionally even surpass it significantly.