Learning to Edit: Aligning LLMs with Knowledge Editing
作者: Yuxin Jiang, Yufei Wang, Chuhan Wu, Wanjun Zhong, Xingshan Zeng, Jiahui Gao, Liangyou Li, Xin Jiang, Lifeng Shang, Ruiming Tang, Qun Liu, Wei Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-06-05)
备注: 17 pages, 8 figures, 9 tables. ACL 2024 main camera-ready version
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出学习编辑框架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: 知识编辑 大语言模型 机器学习 自然语言处理 模型微调 信息检索 智能问答
📋 核心要点
- 现有知识编辑方法主要依赖记忆更新知识，无法有效结合新旧知识，影响模型的回答能力。
- 本文提出的学习编辑框架通过对齐和推理两个阶段，教会大语言模型如何将更新知识应用于输入问题。
- 实验结果表明，LTE在知识编辑性能上优于七个基线模型，且在编辑速度和鲁棒性方面表现突出。
📝 摘要（中文）
知识编辑技术旨在高效修改大语言模型中的少量知识，而不影响其他输入的性能，已引起广泛关注。然而，现有方法主要依赖于记忆更新的知识，限制了大语言模型在回答问题时有效结合新旧知识的能力。为此，本文提出了学习编辑（LTE）框架，旨在教会大语言模型将更新的知识应用于输入问题。LTE包含两个阶段：对齐阶段和推理阶段。通过与七个先进基线模型在四个知识编辑基准和两个大语言模型架构上的比较，展示了LTE在知识编辑性能、批量和顺序编辑的鲁棒性、对一般任务的干扰最小化以及快速编辑速度方面的优势。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型在知识编辑过程中无法有效结合新旧知识的问题。现有方法往往依赖于简单的记忆更新，导致模型在回答问题时表现不佳。
核心思路：学习编辑框架（LTE）通过对齐和推理两个阶段，教会大语言模型如何将更新的知识有效应用于输入问题，旨在提升知识编辑的灵活性和准确性。
技术框架：LTE框架分为两个主要阶段：对齐阶段通过精心策划的平行数据集对模型进行微调，以确保在进行可靠的知识编辑时保留原有信息；推理阶段则采用基于检索的机制，实现实时和大规模的知识编辑。
关键创新：LTE的主要创新在于其双阶段的编辑过程，特别是在对齐阶段的微调策略，使得模型能够在编辑新知识时保持语言的流畅性和信息的完整性，这与现有方法的单一记忆更新方式有本质区别。
关键设计：在对齐阶段，使用了特定的损失函数和参数设置，以确保模型在编辑时的准确性和流畅性；推理阶段则设计了高效的检索机制，以支持快速的知识更新。整体架构的设计旨在最大限度地减少对模型其他任务性能的干扰。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LTE在知识编辑性能上显著优于七个先进基线模型，特别是在批量和顺序编辑任务中表现出色，编辑速度也得到了显著提升，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识管理平台和教育技术等。通过有效的知识编辑，模型能够快速适应新信息，提高用户体验和信息获取的效率。未来，LTE框架有望在更广泛的自然语言处理任务中发挥重要作用，推动智能系统的智能化和灵活性。
📄 摘要（原文）
Knowledge editing techniques, aiming to efficiently modify a minor proportion of knowledge in large language models (LLMs) without negatively impacting performance across other inputs, have garnered widespread attention. However, existing methods predominantly rely on memorizing the updated knowledge, impeding LLMs from effectively combining the new knowledge with their inherent knowledge when answering questions. To this end, we propose a Learning to Edit (LTE) framework, focusing on teaching LLMs to apply updated knowledge into input questions, inspired by the philosophy of "Teach a man to fish." LTE features a two-phase process: (i) the Alignment Phase, which fine-tunes LLMs on a meticulously curated parallel dataset to make reliable, in-scope edits while preserving out-of-scope information and linguistic proficiency; and (ii) the Inference Phase, which employs a retrieval-based mechanism for real-time and mass knowledge editing. By comparing our approach with seven advanced baselines across four popular knowledge editing benchmarks and two LLM architectures, we demonstrate LTE's superiority in knowledge editing performance, robustness in both batch and sequential editing, minimal interference on general tasks, and rapid editing speeds. The data and code are available at https://github.com/YJiangcm/LTE.