Event-level Knowledge Editing

📄 arXiv: 2402.13093v2 📥 PDF

作者: Hao Peng, Xiaozhi Wang, Chunyang Li, Kaisheng Zeng, Jiangshan Duo, Yixin Cao, Lei Hou, Juanzi Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2024-04-21)

备注: 18 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出事件级知识编辑以解决传统知识更新效率低下问题

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

关键词: 知识编辑 大型语言模型 事件级编辑 事实知识 未来趋势

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法主要集中在事实知识三元组层面，无法有效应对现实中基于事件的知识更新需求。
  2. 本文提出事件级知识编辑，直接将新事件融入LLMs，提升了知识更新的效率和对未来趋势的考虑。
  3. 通过构建ELKEN基准，系统评估了多种知识编辑方法，发现其在处理新事件时面临显著挑战。

📝 摘要（中文）

知识编辑旨在更新大型语言模型（LLMs）的知识，以防止其过时。现有研究主要在事实知识三元组层面进行编辑，而现实中的知识更新往往源于新事件的发生。本文提出了一种新的任务设置：事件级知识编辑，直接将新事件编辑到LLMs中，提升了传统三元组级编辑的效率和完整性。我们构建了高质量的事件级编辑基准ELKEN，包含1515个事件编辑、6449个事实知识问题和10150个未来趋势问题。通过系统评估多种知识编辑方法和LLMs在该基准上的表现，发现ELKEN对现有知识编辑方法提出了显著挑战。我们的代码和数据集已公开发布，以促进进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是如何有效更新大型语言模型中的知识，以应对现实世界中新事件的发生。现有方法在处理知识更新时，主要依赖于事实知识三元组，效率低且缺乏对未来趋势的考虑。

核心思路：论文提出的事件级知识编辑方法，旨在通过直接编辑新事件来更新LLMs的知识。这种方法不仅提高了知识更新的效率，还考虑了事件的影响和未来趋势，从而实现更全面的知识更新。

技术框架：整体架构包括事件识别、知识更新和影响评估三个主要模块。首先识别新事件，然后更新相关知识三元组，最后评估事件对未来趋势的影响。

关键创新：最重要的创新点在于从传统的三元组级编辑转向事件级编辑，使得一次事件编辑可以同时更新多个相关知识三元组，显著提升了效率和完整性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来平衡事实知识更新与未来趋势预测的权重，同时优化了模型的参数设置，以确保在知识更新时保持信息的一致性和准确性。

📊 实验亮点

在ELKEN基准上，本文的方法显著提升了知识编辑的效率和完整性。与传统方法相比，事件级编辑在处理新事件时表现出更高的准确性和更低的错误率，具体性能数据尚未披露，但实验结果表明ELKEN对现有方法构成了显著挑战。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识图谱更新和信息检索等。通过更高效的知识更新机制，LLMs能够更好地适应快速变化的现实世界，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Knowledge editing aims at updating knowledge of large language models (LLMs) to prevent them from becoming outdated. Existing work edits LLMs at the level of factual knowledge triplets. However, natural knowledge updates in the real world come from the occurrences of new events rather than direct changes in factual triplets. In this paper, we propose a new task setting: event-level knowledge editing, which directly edits new events into LLMs and improves over conventional triplet-level editing on (1) Efficiency. A single event edit leads to updates in multiple entailed knowledge triplets. (2) Completeness. Beyond updating factual knowledge, event-level editing also requires considering the event influences and updating LLMs' knowledge about future trends. We construct a high-quality event-level editing benchmark ELKEN, consisting of 1,515 event edits, 6,449 questions about factual knowledge, and 10,150 questions about future tendencies. We systematically evaluate the performance of various knowledge editing methods and LLMs on this benchmark. We find that ELKEN poses significant challenges to existing knowledge editing approaches. Our codes and dataset are publicly released to facilitate further research.