InstructEdit: Instruction-based Knowledge Editing for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.16123v2 📥 PDF

作者: Ningyu Zhang, Bozhong Tian, Siyuan Cheng, Xiaozhuan Liang, Yi Hu, Kouying Xue, Yanjie Gou, Xi Chen, Huajun Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-02-25 (更新: 2024-04-28)

备注: IJCAI 2024; the project website is at https://www.zjukg.org/project/InstructEdit/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出InstructEdit以解决多任务知识编辑的通用性问题

🎯 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 多任务学习 指令控制 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法在多任务场景下通用性不足，需为每个任务设计独立编辑器，限制了应用范围。
  2. 本文提出InstructEdit，通过简单指令实现知识编辑器的多任务适应，提升编辑器的控制能力。
  3. 实验证明，InstructEdit在多任务编辑中平均提升了14.86%的可靠性，并在未见任务上表现优于现有基线。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的知识编辑可以有效改变模型行为，而不影响整体性能。然而，现有方法在任务间的通用性有限，需要为每个任务设计独立的编辑器，阻碍了广泛应用。为此，本文首次分析了知识编辑中的多任务通用性问题，提出了一种基于指令的编辑技术InstructEdit，能够通过简单指令同时适应多种任务性能。实验证明，InstructEdit在多任务编辑设置中提高了编辑器的控制能力，平均提升了14.86%的可靠性，并在未见任务上超越了之前的强基线。进一步分析表明，指令有助于控制优化方向，增强了OOD（Out-Of-Distribution）通用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型知识编辑中的多任务通用性问题。现有方法需要为每个任务设计独立的编辑器，导致应用效率低下和灵活性不足。

核心思路：提出InstructEdit，利用简单的指令来指导编辑器适应多种任务，从而实现知识编辑的多任务通用性。通过这种方式，编辑器能够在不同任务中共享知识，减少了对单一任务编辑器的依赖。

技术框架：InstructEdit的整体架构包括指令输入模块、编辑器适应模块和任务执行模块。指令输入模块接收用户指令，编辑器适应模块根据指令调整编辑策略，任务执行模块负责实际的知识编辑操作。

关键创新：InstructEdit的主要创新在于其基于指令的编辑机制，使得一个统一的编辑器能够适应多种任务，显著提高了编辑的灵活性和效率。这一设计与传统方法的任务特定编辑器形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，使用了特定的损失函数来优化编辑器的控制能力，并通过分析编辑梯度方向的主成分，揭示了指令在优化方向控制中的作用，增强了模型在OOD场景下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，InstructEdit在多任务编辑设置中平均提升了14.86%的可靠性，并在未见任务上持续超越了之前的强基线，证明了其在知识编辑领域的有效性和优越性。

🎯 应用场景

InstructEdit的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括自然语言处理、对话系统和知识图谱等。通过提高知识编辑的通用性，该技术可以帮助开发更灵活的AI系统，减少开发成本，并提升模型在不同任务中的表现。未来，InstructEdit可能会推动更多基于指令的智能系统的研究与应用。

📄 摘要（原文）

Knowledge editing for large language models can offer an efficient solution to alter a model's behavior without negatively impacting the overall performance. However, the current approaches encounter issues with limited generalizability across tasks, necessitating one distinct editor for each task, significantly hindering the broader applications. To address this, we take the first step to analyze the multi-task generalization issue in knowledge editing. Specifically, we develop an instruction-based editing technique, termed InstructEdit, which facilitates the editor's adaptation to various task performances simultaneously using simple instructions. With only one unified editor for each LLM, we empirically demonstrate that InstructEdit can improve the editor's control, leading to an average 14.86% increase in Reliability in multi-task editing setting. Furthermore, experiments involving holdout unseen task illustrate that InstructEdit consistently surpass previous strong baselines. To further investigate the underlying mechanisms of instruction-based knowledge editing, we analyze the principal components of the editing gradient directions, which unveils that instructions can help control optimization direction with stronger OOD generalization. Code and datasets are available in https://github.com/zjunlp/EasyEdit.