KEditVis: A Visual Analytics System for Knowledge Editing of Large Language Models

📄 arXiv: 2603.29689v1 📥 PDF

作者: Zhenning Chen, Hanbei Zhan, Yanwei Huang, Xin Wu, Dazhen Deng, Di Weng, Yingcai Wu

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2026-03-31

备注: Accepted by IEEE PacificVis 2026 (TVCG Journal Track)

💡 一句话要点

KEditVis：用于大语言模型知识编辑的可视分析系统

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

关键词: 知识编辑 大语言模型 可视化分析 人机交互 模型调试

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法难以确定最佳编辑层，且缺乏透明度，阻碍了有效策略的比较。
  2. KEditVis通过交互式可视化，帮助用户理解知识编辑过程，从而改进编辑效果。
  3. 通过使用场景、专家访谈和用户研究，验证了KEditVis系统的有效性和可用性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在事实问答方面表现出卓越的能力，但有时会提供不正确的答案。为了解决这个问题，知识编辑技术已经成为纠正LLM中事实信息的有效方法。然而，典型的知识编辑工作流程难以确定用于编辑的最佳模型层集合，并且依赖于提供不足指导的摘要指标。这种缺乏透明度阻碍了有效比较和识别最佳编辑策略。本文提出了KEditVis，一种新颖的可视分析系统，旨在通过交互式可视化帮助用户更深入地理解知识编辑，改进编辑结果，并为知识编辑算法的未来发展发现有价值的见解。借助KEditVis，用户可以选择合适的层作为编辑目标，探索无效编辑背后的原因，并执行更有针对性和更有效的编辑。包括使用场景、专家访谈和用户研究在内的评估验证了该系统的有效性和可用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型知识编辑方法在选择合适的编辑层以及理解编辑效果方面存在困难。用户难以确定哪些层对特定知识的存储和修改最为关键，并且缺乏有效的工具来诊断编辑失败的原因。现有的方法通常依赖于简单的指标，无法提供足够深入的洞察力，从而限制了编辑的效率和效果。

核心思路：KEditVis的核心思路是通过可视化的方式，将知识编辑过程中的关键信息呈现给用户，帮助用户理解不同层对知识的影响，从而选择最佳的编辑层，并诊断编辑失败的原因。通过交互式探索，用户可以更深入地了解模型的内部机制，并进行更有针对性的编辑。

技术框架：KEditVis系统包含以下主要模块：1) 数据加载与预处理模块，负责加载大语言模型和知识编辑相关的数据，并进行必要的预处理。2) 可视化模块，提供多种交互式可视化视图，包括层激活视图、编辑效果视图等，用于展示不同层对知识的影响以及编辑的效果。3) 交互模块，允许用户选择编辑层、调整编辑参数，并实时观察编辑效果的变化。4) 分析模块，提供一些统计分析工具，帮助用户诊断编辑失败的原因。

关键创新：KEditVis最重要的技术创新在于其交互式可视化设计，它将知识编辑过程中的复杂信息以直观的方式呈现给用户，使用户能够更深入地理解模型的内部机制。与现有方法相比，KEditVis不仅提供了编辑功能，更重要的是提供了理解和诊断编辑过程的工具，从而提高了编辑的效率和效果。

关键设计：KEditVis的关键设计包括：1) 层激活视图，用于展示不同层对特定知识的激活程度，帮助用户选择最佳编辑层。2) 编辑效果视图，用于展示编辑前后模型输出的变化，帮助用户评估编辑效果。3) 交互式参数调整，允许用户实时调整编辑参数，并观察编辑效果的变化。4) 诊断工具，提供一些统计分析工具，帮助用户诊断编辑失败的原因，例如梯度分析、权重变化分析等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KEditVis通过用户研究和专家访谈验证了其有效性和可用性。用户研究表明，使用KEditVis可以显著提高知识编辑的效率和准确性。专家访谈表明，KEditVis提供的可视化工具可以帮助他们更深入地理解模型的内部机制，并进行更有针对性的编辑。

🎯 应用场景

KEditVis可应用于各种需要对大语言模型进行知识编辑的场景，例如：修正模型中的错误知识、更新模型中的过时知识、以及个性化定制模型知识。该系统可以帮助研究人员和工程师更有效地进行知识编辑，提高模型的准确性和可靠性，并促进大语言模型在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate exceptional capabilities in factual question answering, yet they sometimes provide incorrect responses. To address this issue, knowledge editing techniques have emerged as effective methods for correcting factual information in LLMs. However, typical knowledge editing workflows struggle with identifying the optimal set of model layers for editing and rely on summary indicators that provide insufficient guidance. This lack of transparency hinders effective comparison and identification of optimal editing strategies. In this paper, we present KEditVis, a novel visual analytics system designed to assist users in gaining a deeper understanding of knowledge editing through interactive visualizations, improving editing outcomes, and discovering valuable insights for the future development of knowledge editing algorithms. With KEditVis, users can select appropriate layers as the editing target, explore the reasons behind ineffective edits, and perform more targeted and effective edits. Our evaluation, including usage scenarios, expert interviews, and a user study, validates the effectiveness and usability of the system.