MindBridge: Scalable and Cross-Model Knowledge Editing via Memory-Augmented Modality

📄 arXiv: 2503.02701v1 📥 PDF

作者: Shuaike Li, Kai Zhang, Qi Liu, Enhong Chen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-04

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MindBridge，通过记忆模态实现可扩展的跨模型知识编辑

🎯 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 跨模型学习 多模态融合 记忆模态 可扩展性 知识更新

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法对特定LLM过拟合，导致知识更新后需频繁重新编辑，维护成本高昂。
  2. MindBridge将编辑知识编码为独立的记忆模态，实现与LLM解耦，从而支持跨模型知识编辑。
  3. 实验表明，MindBridge在多个LLM上表现出色，即使编辑大量知识条目也能保持高性能。

📝 摘要（中文）

知识编辑是一种高效且准确地更新大型语言模型（LLMs）知识的技术，旨在缓解知识过时和纠正错误。然而，现有方法大多对特定模型过拟合，导致编辑后的知识在每次LLM更新时被丢弃，需要频繁重新编辑，这在快速发展的开源社区中负担尤为沉重。为了解决这个问题，我们提出了跨模型知识编辑问题，并引入了MindBridge，这是一种受多模态模型中模态处理与LLM之间低耦合性启发的、可扩展的解决方案。MindBridge引入了记忆模态这一新概念，将编辑后的知识编码为独立的模态。它首先对记忆模态进行LLM无关的预训练，然后将其与各种LLM集成。在多个LLM和流行的知识编辑数据集上的大量实验表明，即使在编辑数万个知识条目时，MindBridge也能实现卓越的性能，并且可以灵活地适应不同的LLM。

🔬 方法详解

问题定义：现有知识编辑方法存在模型依赖性强的问题。每次底层LLM更新后，之前编辑的知识往往失效，需要针对新模型重新进行编辑。这在LLM快速迭代的背景下，造成了巨大的维护负担，阻碍了知识编辑技术的广泛应用。因此，需要一种能够跨越不同LLM，实现知识持久化和迁移的编辑方法。

核心思路：MindBridge的核心思路是将知识编辑过程与特定的LLM解耦。通过引入“记忆模态”，将编辑后的知识以一种独立于LLM的形式进行存储和管理。这样，当LLM发生变化时，只需要将记忆模态与新的LLM进行集成，而无需重新编辑知识。这种解耦的设计使得知识编辑具有更好的可移植性和可扩展性。

技术框架：MindBridge主要包含两个阶段：记忆模态预训练和知识集成。在记忆模态预训练阶段，使用LLM无关的数据集训练记忆模态，使其具备编码和检索知识的能力。在知识集成阶段，将预训练好的记忆模态与目标LLM进行连接，通过调整连接层的参数，使LLM能够利用记忆模态中存储的知识。整体流程类似于多模态模型的训练方式，其中记忆模态相当于一个独立的知识库。

关键创新：MindBridge的关键创新在于提出了“记忆模态”的概念，并将知识编辑问题转化为一个多模态融合问题。通过将编辑后的知识编码为独立的模态，实现了知识与LLM的解耦，从而解决了现有方法模型依赖性强的问题。这种方法使得知识编辑具有更好的可移植性和可扩展性，能够适应快速发展的LLM生态。

关键设计：记忆模态的具体实现可以采用多种形式，例如Transformer编码器或向量数据库。论文中可能使用了特定的Transformer结构进行编码。关键设计包括：1) 记忆模态的预训练数据集的选择，需要包含丰富的知识信息；2) 记忆模态与LLM之间的连接方式，需要保证知识能够有效地传递给LLM；3) 损失函数的设计，需要同时考虑知识的准确性和LLM的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MindBridge在多个LLM和流行的知识编辑数据集上取得了显著的性能提升。即使在编辑数万个知识条目时，MindBridge也能保持较高的编辑准确率和泛化能力。与现有方法相比，MindBridge在跨模型知识编辑方面表现出更强的优势，能够有效地将编辑后的知识迁移到不同的LLM上。

🎯 应用场景

MindBridge可应用于各种需要持续更新知识的LLM应用场景，例如智能客服、知识问答、内容生成等。它能够有效解决LLM知识过时的问题，提高LLM的准确性和可靠性。此外，MindBridge的跨模型特性使得知识编辑可以更加灵活地应用于不同的LLM，降低了知识维护的成本，加速了LLM的部署和应用。

📄 摘要（原文）

Knowledge editing is a technique for efficiently and accurately updating the knowledge of large language models (LLMs) to alleviate obsolescence and correct errors. However, most existing methods overfit to specific models, causing edited knowledge to be discarded during each LLM update and requiring frequent re-editing, which is particularly burdensome in today's rapidly evolving open-source community. To address this issue, we propose the problem of cross-model knowledge editing and introduce MindBridge, a scalable solution inspired by the low coupling between modality processing and LLMs in multi-modal models. MindBridge introduces the novel concept of memory modality, which encodes edited knowledge as an independent modality. It first performs LLM-agnostic pre-training of the memory modality and then integrates it with various LLMs. Extensive experiments on multiple LLMs and popular knowledge editing datasets demonstrate that MindBridge achieves superior performance even in editing tens of thousands of knowledge entries and can flexibly adapt to different LLMs. Our code is available at https://github.com/CrashBugger/MindBridge.