Model Editing Harms General Abilities of Large Language Models: Regularization to the Rescue

📄 arXiv: 2401.04700v4 📥 PDF

作者: Jia-Chen Gu, Hao-Xiang Xu, Jun-Yu Ma, Pan Lu, Zhen-Hua Ling, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-09 (更新: 2024-10-04)

备注: Accepted by EMNLP 2024

💡 一句话要点

提出RECT方法以解决模型编辑对大语言模型通用能力的负面影响

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

关键词: 模型编辑 大型语言模型 通用能力 RECT方法 自然语言处理 推理能力 知识更新

📋 核心要点

  1. 现有模型编辑方法在提升事实性时，常常导致LLMs的推理和问答等通用能力显著下降。
  2. 本文提出了一种名为RECT的方法，通过对编辑更新权重施加复杂度约束来缓解模型编辑的负面影响。
  3. 实验结果表明，RECT能够在保持高编辑性能的同时，有效减轻模型通用能力的下降，提升了模型的整体表现。

📝 摘要（中文）

模型编辑是一种通过更新知识来编辑大型语言模型（LLMs）的方法，旨在减少幻觉现象，而无需资源密集型的重新训练。尽管现有的模型编辑方法能够有效地在特定领域内修改模型的行为，但往往忽视了对LLMs通用能力（如推理、自然语言推断和问答）的潜在负面影响。本文提出了RECT方法，通过对编辑更新权重施加复杂度约束，系统分析了四种流行编辑方法在三种LLMs上的副作用，并展示了RECT在保持94%以上编辑性能的同时显著减轻了这些副作用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决模型编辑对大型语言模型通用能力的负面影响，现有方法在提升特定领域的事实性时，往往导致模型在推理和问答等任务上的性能下降。

核心思路：论文提出RECT方法，通过对编辑更新权重施加复杂度约束，防止模型过度拟合编辑后的事实，从而保持模型的通用能力。

技术框架：RECT方法的整体架构包括对模型编辑过程的监控和约束，主要模块包括编辑权重的计算、复杂度约束的施加以及性能评估。

关键创新：RECT的主要创新在于引入了相对权重变化的复杂度约束，这一设计与现有方法的本质区别在于能够有效防止模型在编辑过程中的过拟合现象。

关键设计：在技术细节上，RECT方法对编辑权重的复杂度进行了量化，并通过特定的损失函数来平衡编辑性能与通用能力之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RECT方法在保持94%以上的编辑性能的同时，显著减轻了模型通用能力的下降，尤其在推理和问答任务中表现出色。这一结果表明，RECT能够有效平衡模型的事实性与通用能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和知识图谱等。通过提升模型的编辑能力而不损害其通用能力，RECT方法能够为实际应用提供更为可靠的智能系统，未来可能在教育、医疗和客户服务等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Model editing is a technique that edits the large language models (LLMs) with updated knowledge to alleviate hallucinations without resource-intensive retraining. While current model editing methods can effectively modify a model's behavior within a specific area of interest, they often overlook the potential unintended side effects on the general abilities of LLMs such as reasoning, natural language inference, and question answering. In this paper, we raise concerns that model editing's improvements on factuality may come at the cost of a significant degradation of the model's general abilities. We systematically analyze the side effects by evaluating four popular editing methods on three LLMs across eight representative tasks. Our extensive empirical experiments show that it is challenging for current editing methods to simultaneously improve factuality of LLMs and maintain their general abilities. Our analysis reveals that the side effects are caused by model editing altering the original model weights excessively, leading to overfitting to the edited facts. To mitigate this, a method named RECT is proposed to regularize the edit update weights by imposing constraints on their complexity based on the RElative Change in weighT. Evaluation results show that RECT can significantly mitigate the side effects of editing while still maintaining over 94% editing performance.