DySK-Attn: A Framework for Efficient, Real-Time Knowledge Updating in Large Language Models via Dynamic Sparse Knowledge Attention

📄 arXiv: 2508.07185v1 📥 PDF

作者: Kabir Khan, Priya Sharma, Arjun Mehta, Neha Gupta, Ravi Narayanan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-10

备注: Preprint; 7 figures, 3 tables, 1 algorithm; v1. Code and data will be released

💡 一句话要点

提出DySK-Attn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: 动态知识图 稀疏注意力 知识更新 大语言模型 实时整合 计算效率 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型知识更新方法存在静态性和高计算成本的问题，难以快速适应新知识。
  2. DySK-Attn框架通过动态知识图和稀疏知识注意力机制，实现了高效的实时知识整合。
  3. 实验结果表明，DySK-Attn在时间敏感的问答任务中显著提升了知识更新的准确性和计算效率。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）面临知识静态化的重大限制，导致其知识迅速过时。重新训练这些庞大的模型计算成本高，而现有的知识编辑技术速度慢且可能引入不可预见的副作用。为此，我们提出了DySK-Attn，一个新颖的框架，使LLMs能够高效地从动态外部源实时整合知识。我们的方案结合了一个可以即时更新的动态知识图（KG）与LLM。框架的核心是稀疏知识注意力机制，允许LLM进行粗到细的搜索，有效识别并聚焦于KG中少量高度相关的事实。这一机制避免了对整个知识库进行密集注意力计算的高昂成本，并减少了无关信息的噪声。通过在时间敏感的问答任务上的广泛实验，我们证明DySK-Attn在更新知识的事实准确性和计算效率上显著优于强基线，包括标准的检索增强生成（RAG）和模型编辑技术。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型知识静态化的问题，现有方法在知识更新时计算成本高且速度慢，难以满足实时需求。

核心思路：DySK-Attn框架通过结合动态知识图和稀疏知识注意力机制，使得LLM能够高效地实时整合外部知识，避免了对整个知识库的密集计算。

技术框架：该框架主要包括动态知识图（KG）模块和稀疏知识注意力机制模块。KG模块负责实时更新知识，而注意力机制则帮助LLM在海量知识中快速定位相关信息。

关键创新：DySK-Attn的核心创新在于稀疏知识注意力机制，它允许LLM进行粗到细的搜索，聚焦于少量高度相关的事实，从而显著降低计算成本和噪声干扰。

关键设计：在设计中，稀疏注意力机制的参数设置经过优化，以确保在保持准确性的同时提高计算效率。损失函数的选择也考虑了知识更新的实时性和准确性。整体网络结构经过精心设计，以支持动态知识的快速整合。

📊 实验亮点

在时间敏感的问答任务中，DySK-Attn显著优于标准的检索增强生成（RAG）和模型编辑技术，更新知识的事实准确性提升了XX%，计算效率提高了YY%。这些结果表明，DySK-Attn在处理动态知识更新方面具有显著优势。

🎯 应用场景

DySK-Attn框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要快速更新知识的领域，如金融、医疗和科技等。其高效的知识整合能力可以帮助决策者及时获取最新信息，提升决策质量。此外，该框架也为大语言模型的持续学习提供了新的思路，可能影响未来的AI系统设计。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) suffer from a critical limitation: their knowledge is static and quickly becomes outdated. Retraining these massive models is computationally prohibitive, while existing knowledge editing techniques can be slow and may introduce unforeseen side effects. To address this, we propose DySK-Attn, a novel framework that enables LLMs to efficiently integrate real-time knowledge from a dynamic external source. Our approach synergizes an LLM with a dynamic Knowledge Graph (KG) that can be updated instantaneously. The core of our framework is a sparse knowledge attention mechanism, which allows the LLM to perform a coarse-to-fine grained search, efficiently identifying and focusing on a small, highly relevant subset of facts from the vast KG. This mechanism avoids the high computational cost of dense attention over the entire knowledge base and mitigates noise from irrelevant information. We demonstrate through extensive experiments on time-sensitive question-answering tasks that DySK-Attn significantly outperforms strong baselines, including standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) and model editing techniques, in both factual accuracy for updated knowledge and computational efficiency. Our framework offers a scalable and effective solution for building LLMs that can stay current with the ever-changing world.