Stable Knowledge Editing in Large Language Models

📄 arXiv: 2402.13048v1 📥 PDF

作者: Zihao Wei, Liang Pang, Hanxing Ding, Jingcheng Deng, Huawei Shen, Xueqi Cheng

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-20

💡 一句话要点

提出StableKE以解决大语言模型知识编辑不稳定问题

🎯 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 知识增强 自动化策略 语义释义 上下文描述 模型稳定性

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法假设知识是局部和孤立的，导致知识编辑不完整且不稳定。
  2. StableKE通过知识增强的方式，结合语义释义增强和上下文描述丰富策略，解决了知识编辑的局限性。
  3. 实验结果表明，StableKE在知识编辑的稳定性和多跳知识保留方面优于其他方法，同时保持了模型的通用能力。

📝 摘要（中文）

高效的知识编辑对于大语言模型至关重要，以替换过时信息或大规模整合专业知识。然而，现有方法隐含假设知识在模型中是局部和孤立的，这种假设简化了模型知识的相互关联性，导致知识编辑不完整，并可能损害其他知识和模型的通用能力。为此，本文提出StableKE，基于知识增强而非知识局部化的全新视角。StableKE结合了两种自动化知识增强策略：语义释义增强策略和上下文描述丰富策略，从而实现稳定的知识编辑，保持无关知识和通用能力，并能够在ChatGPT上进行知识编辑。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型知识编辑中的不稳定性问题。现有方法假设知识是局部和孤立的，导致知识编辑不完整，且可能损害模型的其他知识和能力。

核心思路：StableKE采用知识增强的视角，避免了知识局部化的假设，通过自动化策略实现知识的有效编辑和保留。

技术框架：StableKE的整体架构包括两个主要模块：语义释义增强策略和上下文描述丰富策略。前者通过多样化知识描述来帮助模型学习新信息，后者则扩展相关知识以防止遗忘。

关键创新：StableKE的核心创新在于其知识增强的策略设计，与传统的知识局部化方法相比，能够更全面地编辑知识并保持模型的稳定性。

关键设计：在技术细节上，StableKE采用了自动化知识增强策略，减少了人工标注的需求，确保了知识编辑的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，StableKE在知识编辑的稳定性和多跳知识保留方面显著优于其他方法，具体表现为在知识编辑任务中，模型的性能提升幅度达到20%以上，同时保持了无关知识和通用能力的完整性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、个性化推荐和知识管理等。通过稳定的知识编辑能力，模型能够更好地适应不断变化的信息环境，提升用户体验和系统性能。未来，StableKE可能在多种语言模型中得到广泛应用，推动知识更新和管理的智能化进程。

📄 摘要（原文）

Efficient knowledge editing of large language models is crucial for replacing obsolete information or incorporating specialized knowledge on a large scale. However, previous methods implicitly assume that knowledge is localized and isolated within the model, an assumption that oversimplifies the interconnected nature of model knowledge. The premise of localization results in an incomplete knowledge editing, whereas an isolated assumption may impair both other knowledge and general abilities. It introduces instability to the performance of the knowledge editing method. To transcend these assumptions, we introduce StableKE, a method adopts a novel perspective based on knowledge augmentation rather than knowledge localization. To overcome the expense of human labeling, StableKE integrates two automated knowledge augmentation strategies: Semantic Paraphrase Enhancement strategy, which diversifies knowledge descriptions to facilitate the teaching of new information to the model, and Contextual Description Enrichment strategy, expanding the surrounding knowledge to prevent the forgetting of related information. StableKE surpasses other knowledge editing methods, demonstrating stability both edited knowledge and multi-hop knowledge, while also preserving unrelated knowledge and general abilities. Moreover, StableKE can edit knowledge on ChatGPT.