EMSEdit: Efficient Multi-Step Meta-Learning-based Model Editing

📄 arXiv: 2508.04012v2 📥 PDF

作者: Xiaopeng Li, Shasha Li, Xi Wang, Shezheng Song, Bin Ji, Shangwen Wang, Jun Ma, Xiaodong Liu, Mina Liu, Jie Yu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-06 (更新: 2025-10-14)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EMSEdit以解决低数据环境下模型编辑效率问题

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

关键词: 模型编辑 元学习 多步反向传播 知识更新 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的基于元学习的模型编辑方法在低数据环境下表现不佳，且训练成本高。
  2. EMSEdit通过多步反向传播技术捕捉梯度激活映射，并进行多步编辑以提高性能，同时引入正则化以保留知识。
  3. 在两个数据集和三个大型语言模型上，EMSEdit在顺序和批量编辑中均表现优异，展示了其强大的编辑能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在众多AI应用中发挥着重要作用，但更新其知识的成本较高。模型编辑提供了一种通过针对性参数修改的轻量级替代方案，而基于元学习的模型编辑（MLME）在效率和效果上表现良好。然而，我们发现MLME在低数据环境下表现不佳，并且由于使用KL散度，训练成本较高。为了解决这些问题，我们提出了EMSEdit，它利用多步反向传播（MSBP）有效捕捉编辑样本中的梯度激活映射模式，针对每个样本进行多步编辑，以提高在有限数据下的编辑性能，并引入基于范数的正则化以保留未编辑知识，同时提高训练效率。实验结果表明，EMSEdit在顺序和批量编辑中均优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在低数据环境下，基于元学习的模型编辑方法（MLME）效率低下和训练成本高的问题。现有方法依赖KL散度，导致在数据稀缺时性能下降。

核心思路：EMSEdit的核心思路是利用多步反向传播（MSBP）来捕捉编辑样本中的梯度激活映射模式，通过对每个样本进行多步编辑来提升编辑性能，同时引入范数正则化以保留未编辑的知识。

技术框架：EMSEdit的整体架构包括数据预处理、多步反向传播模块、编辑操作和正则化模块。首先对输入样本进行预处理，然后通过MSBP进行梯度计算，接着执行多步编辑，最后应用正则化以确保知识的保留。

关键创新：EMSEdit的主要创新在于引入多步反向传播技术，使得模型能够在有限数据下进行有效的多步编辑，显著提高了编辑性能，并且通过正则化技术降低了训练成本。

关键设计：在EMSEdit中，关键设计包括多步反向传播的具体实现、正则化的范数选择以及损失函数的优化策略。这些设计确保了模型在编辑过程中能够高效学习并保留重要知识。

📊 实验亮点

实验结果显示，EMSEdit在两个数据集和三个大型语言模型上均优于现有最先进的方法，尤其在顺序和批量编辑任务中，性能提升幅度达到10%以上。此外，EMSEdit在多跳推理编辑任务中表现出色，验证了其在处理复杂编辑时的鲁棒性。

🎯 应用场景

EMSEdit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、知识更新和个性化推荐等。通过提高模型编辑的效率和效果，EMSEdit能够帮助开发者更快速地适应新知识，提升AI系统的智能化水平。未来，EMSEdit可能在实时知识更新和动态学习系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) power numerous AI applications, yet updating their knowledge remains costly. Model editing provides a lightweight alternative through targeted parameter modifications, with meta-learning-based model editing (MLME) demonstrating strong effectiveness and efficiency. However, we find that MLME struggles in low-data regimes and incurs high training costs due to the use of KL divergence. To address these issues, we propose $\textbf{E}$fficient $\textbf{M}$ulti-$\textbf{S}$tep $\textbf{Edit (EMSEdit)}$, which leverages multi-step backpropagation (MSBP) to effectively capture gradient-activation mapping patterns within editing samples, performs multi-step edits per sample to enhance editing performance under limited data, and introduces norm-based regularization to preserve unedited knowledge while improving training efficiency. Experiments on two datasets and three LLMs show that EMSEdit consistently outperforms state-of-the-art methods in both sequential and batch editing. Moreover, MSBP can be seamlessly integrated into existing approaches to yield additional performance gains. Further experiments on a multi-hop reasoning editing task demonstrate EMSEdit's robustness in handling complex edits, while ablation studies validate the contribution of each design component. Our code is available at https://github.com/xpq-tech/emsedit.