Knowledge Editing on Black-box Large Language Models
作者: Xiaoshuai Song, Zhengyang Wang, Keqing He, Guanting Dong, Yutao Mou, Jinxu Zhao, Weiran Xu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-13 (更新: 2024-02-17)
备注: Work in progress
💡 一句话要点
提出黑箱大语言模型知识编辑方法以解决隐私泄露问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识编辑 黑箱模型 隐私保护 风格一致性 大语言模型 后处理技术 细粒度编辑
📋 核心要点
- 现有方法主要集中于白箱LLMs的知识编辑，缺乏对黑箱LLMs编辑的研究，导致在实际应用中面临隐私泄露和风格一致性问题。
- 本文提出了一种新的postEdit框架，通过下游处理解决隐私问题，并通过细粒度编辑保持文本风格一致性，适用于黑箱LLMs的知识编辑。
- 实验结果显示，postEdit在多个基准上超越所有基线方法，特别是在风格保留方面，平均提升达到20.82%。
📝 摘要（中文）
知识编辑（KE）旨在高效、精确地修改大语言模型（LLMs）的行为，以更新特定知识而不影响其他知识。当前研究主要集中在白箱LLMs的编辑，忽视了黑箱LLMs编辑这一重要场景。本文首次正式引入黑箱LLMs的知识编辑，并提出一个全面的评估框架，以克服现有评估在黑箱LLMs编辑中的局限性。为了解决编辑数据的隐私泄露和风格过度编辑的问题，本文引入了一种新颖的postEdit框架，通过下游后处理解决隐私问题，并通过对原始响应的细粒度编辑保持文本风格一致性。实验和分析表明，postEdit在所有基线方法中表现优异，尤其在风格保留上有显著提升（平均提高20.82%）。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是黑箱大语言模型的知识编辑问题，现有方法在隐私保护和风格一致性方面存在不足，无法有效应对这些挑战。
核心思路：论文的核心思路是引入postEdit框架，通过后处理技术解决隐私问题，并采用细粒度编辑来保持文本的风格一致性，从而实现对黑箱LLMs的有效知识编辑。
技术框架：整体架构包括数据收集、隐私保护处理、风格保持编辑和评估模块。首先收集编辑数据，然后通过后处理技术确保隐私，最后进行细粒度编辑以保持风格一致性。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了postEdit框架，能够在不暴露敏感信息的情况下进行知识编辑，并且有效保持文本的风格一致性，这与现有方法的设计思路有本质区别。
关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的损失函数以平衡隐私保护与风格保留，并采用了细粒度的编辑策略，以确保编辑后的文本在风格上与原始文本保持一致。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，postEdit在所有基线方法中表现优异，尤其在风格保留方面，平均提升达到20.82%。这一显著的提升证明了该方法在黑箱LLMs知识编辑中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、内容生成和教育领域等，能够在不泄露用户隐私的情况下，灵活地更新和维护大语言模型的知识库。未来，该方法可能推动黑箱LLMs在更多实际场景中的应用，提升其安全性和可靠性。
📄 摘要（原文）
Knowledge editing (KE) aims to efficiently and precisely modify the behavior of large language models (LLMs) to update specific knowledge without negatively influencing other knowledge. Current research primarily focuses on white-box LLMs editing, overlooking an important scenario: black-box LLMs editing, where LLMs are accessed through interfaces and only textual output is available. In this paper, we first officially introduce KE on black-box LLMs and then propose a comprehensive evaluation framework to overcome the limitations of existing evaluations that are not applicable to black-box LLMs editing and lack comprehensiveness. To tackle privacy leaks of editing data and style over-editing in current methods, we introduce a novel postEdit framework, resolving privacy concerns through downstream post-processing and maintaining textual style consistency via fine-grained editing to original responses. Experiments and analysis on two benchmarks demonstrate that postEdit outperforms all baselines and achieves strong generalization, especially with huge improvements on style retention (average $+20.82\%\uparrow$).