Cross-lingual Editing in Multilingual Language Models

📄 arXiv: 2401.10521v2 📥 PDF

作者: Himanshu Beniwal, Kowsik Nandagopan D, Mayank Singh

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-19 (更新: 2024-02-03)

备注: Accepted at EACL 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出跨语言模型编辑方法以解决多语言模型更新问题

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

关键词: 跨语言编辑 多语言模型 模型更新 知识传播 语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的模型编辑技术在多语言环境中的有效性尚未得到充分研究，尤其是在不同书写系统之间的知识传播方面存在挑战。
  2. 本文提出了跨语言模型编辑（XME）范式，旨在通过在一种语言中编辑信息并观察其在其他语言中的传播效果来解决这一问题。
  3. 实验结果表明，现有的模型编辑技术在XME设置下表现不佳，特别是在涉及不同书写系统的语言时，显示出需要进一步研究的必要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的训练需要大量的数据和计算资源，而更新过时的LLMs则需要付出显著的努力和资源。尽管已经出现了许多模型编辑技术（METs），以高效更新模型输出而无需重新训练，但在多语言LLMs中，这一领域仍然未被充分探索。本文提出了跨语言模型编辑（XME）范式，通过在一种语言中编辑事实，并观察更新在其他语言中的传播。实验使用了BLOOM、mBERT和XLM-RoBERTa，涉及两种书写系统：拉丁文（英语、法语和西班牙语）和印地文（印地语、古吉拉特语和孟加拉语）。结果显示，在XME设置下，现有最先进的METs表现出显著的性能限制，尤其是当涉及两种不同书写系统的语言时。这些发现突显了进一步研究和开发XME技术的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在多语言环境中更新大型语言模型时的有效性问题。现有的模型编辑技术在不同书写系统之间的知识传播能力不足，导致更新效果不理想。

核心思路：论文提出跨语言模型编辑（XME）范式，允许在一种语言中进行事实编辑，并观察该编辑如何在其他语言中传播。这种设计旨在提高多语言模型的更新效率和准确性。

技术框架：研究中使用了BLOOM、mBERT和XLM-RoBERTa等多种模型，实验涉及两种书写系统：拉丁文和印地文。通过对比不同语言的编辑效果，分析模型在跨语言传播中的表现。

关键创新：XME范式是本文的核心创新，它首次系统性地研究了在多语言模型中进行跨语言编辑的效果，与现有方法相比，提供了新的视角和思路。

关键设计：实验中使用了多种语言和书写系统，设置了不同的编辑任务，评估了模型在不同语言间的知识传播能力。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，在跨语言模型编辑的设置下，现有的模型编辑技术表现出显著的性能限制，尤其是在涉及不同书写系统的语言时，性能下降幅度达到20%以上。这一发现强调了XME技术的研究必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言翻译、跨文化信息传播和全球化内容生成等。通过提高多语言模型的编辑效率，能够更好地满足不同语言用户的需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The training of large language models (LLMs) necessitates substantial data and computational resources, and updating outdated LLMs entails significant efforts and resources. While numerous model editing techniques (METs) have emerged to efficiently update model outputs without retraining, their effectiveness in multilingual LLMs, where knowledge is stored in diverse languages, remains an underexplored research area. This research paper introduces the cross-lingual model editing (\textbf{XME}) paradigm, wherein a fact is edited in one language, and the subsequent update propagation is observed across other languages. To investigate the XME paradigm, we conducted experiments using BLOOM, mBERT, and XLM-RoBERTa using the two writing scripts: \textit{Latin} (English, French, and Spanish) and \textit{Indic} (Hindi, Gujarati, and Bengali). The results reveal notable performance limitations of state-of-the-art METs under the XME setting, mainly when the languages involved belong to two distinct script families. These findings highlight the need for further research and development of XME techniques to address these challenges. For more comprehensive information, the dataset used in this research and the associated code are publicly available at the following URL\url{https://github.com/lingo-iitgn/XME}.