WilKE: Wise-Layer Knowledge Editor for Lifelong Knowledge Editing

📄 arXiv: 2402.10987v2 📥 PDF

作者: Chenhui Hu, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-06-05)

备注: To be published in ACL Findings 2024

💡 一句话要点

提出Wise-Layer知识编辑器以解决长期知识编辑问题

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

关键词: 知识编辑 长期学习 模式匹配 语言模型 毒性控制 深度学习 GPT

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法主要集中于单次编辑，无法有效应对长期知识编辑的挑战，导致性能下降。
  2. WilKE通过根据不同层次的模式匹配程度选择编辑层，提出了一种新的知识编辑方法，旨在提高长期编辑的效果。
  3. 实验结果显示，WilKE在编辑GPT2-XL和GPT-J时，分别实现了46.2%和67.8%的性能提升，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

知识编辑旨在纠正大型语言模型中的不准确知识，而无需昂贵的重训练。然而，现有的知识编辑方法主要集中于单次编辑，无法满足长期编辑的需求。本研究揭示了长期编辑中知识编辑所面临的性能下降，表现为毒性累积和毒性闪现，主要原因是模式不匹配。我们提出了一种名为Wise-Layer知识编辑器（WilKE）的知识编辑方法，该方法根据语言模型中不同层次的编辑知识的模式匹配程度选择编辑层。实验结果表明，在长期编辑中，WilKE在编辑GPT2-XL和GPT-J时，相较于最先进的知识编辑方法，平均提升了46.2%和67.8%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决长期知识编辑中性能下降的问题，现有方法在处理多次编辑时容易出现毒性累积和毒性闪现现象，主要原因是模式不匹配。

核心思路：WilKE的核心思路是通过分析不同层次的知识编辑模式匹配程度，选择最合适的编辑层进行知识更新，从而提高长期编辑的效果。

技术框架：WilKE的整体架构包括知识模式分析模块、层选择模块和编辑执行模块。首先，通过知识模式分析模块评估不同层次的知识编辑需求，然后在层选择模块中根据匹配程度选择最佳编辑层，最后在编辑执行模块中进行知识更新。

关键创新：WilKE的主要创新在于引入了基于模式匹配的层选择机制，这一机制与现有方法的单层编辑方式形成了本质区别，能够有效减少毒性累积现象。

关键设计：在WilKE中，关键参数包括层选择的阈值和匹配度计算方法，损失函数设计为综合考虑编辑效果和毒性控制的多目标损失函数，网络结构则采用了基于Transformer的多层次架构，以支持复杂的知识编辑任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，WilKE在长期知识编辑任务中表现优异，相较于最先进的知识编辑方法，在编辑GPT2-XL时提升了46.2%，在编辑GPT-J时提升了67.8%，显示出显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成和知识图谱更新等。通过实现高效的长期知识编辑，WilKE能够帮助大型语言模型保持最新的知识状态，从而提升其在实际应用中的准确性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Knowledge editing aims to rectify inaccuracies in large language models (LLMs) without costly retraining for outdated or erroneous knowledge. However, current knowledge editing methods primarily focus on single editing, failing to meet the requirements for lifelong editing. This study reveals a performance degradation encountered by knowledge editing in lifelong editing, characterized by toxicity buildup and toxicity flash, with the primary cause identified as pattern unmatch. We introduce a knowledge editing approach named Wise-Layer Knowledge Editor (WilKE), which selects editing layer based on the pattern matching degree of editing knowledge across different layers in language models. Experimental results demonstrate that, in lifelong editing, WilKE exhibits an average improvement of 46.2% and 67.8% on editing GPT2-XL and GPT-J relative to state-of-the-art knowledge editing methods.