Towards Scalable Lifelong Knowledge Editing with Selective Knowledge Suppression

📄 arXiv: 2604.19089v1 📥 PDF

作者: Dahyun Jung, Jaewook Lee, Heuiseok Lim

分类: cs.AI

发布日期: 2026-04-21

💡 一句话要点

LightEdit：通过选择性知识抑制实现可扩展的终身知识编辑

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

关键词: 终身学习 知识编辑 大型语言模型 选择性知识抑制 灾难性遗忘

📋 核心要点

  1. 现有参数编辑方法在终身知识编辑中面临灾难性遗忘问题，而检索式方法训练成本高，限制了其应用。
  2. LightEdit通过选择相关知识并抑制模型原始知识概率，实现高效且可扩展的知识编辑。
  3. 实验表明，LightEdit在多个基准测试中优于现有方法，并降低了训练成本，提升了可扩展性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）需要频繁的知识更新，以反映不断变化的事实并减轻幻觉。为了满足这一需求，终身知识编辑作为一种持续的方法出现，用于修改特定的知识片段，而无需重新训练整个模型。现有的参数编辑方法由于灾难性遗忘，在顺序编辑过程中难以保持稳定性。虽然提出了基于检索的方法来缓解这个问题，但由于高昂的训练成本，它们在各种数据集上的适用性仍然有限。为了解决这些限制并提高终身环境中的可扩展性，我们提出了LightEdit。我们的框架首先从检索到的信息中选择相关知识，以有效地修改查询。然后，它结合了一种解码策略来抑制模型原始知识的概率，从而实现基于所选信息的有效编辑。在ZSRE、Counterfact和RIPE基准上的大量实验表明，LightEdit优于现有的终身知识编辑方法。此外，通过最小化训练成本，LightEdit实现了具有成本效益的可扩展性，从而能够轻松适应各种数据集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在终身学习场景下知识更新的问题。现有基于参数编辑的方法容易发生灾难性遗忘，即在更新新知识时忘记旧知识。而基于检索的方法虽然可以缓解这个问题，但需要大量的训练数据和计算资源，成本高昂，难以扩展到不同的数据集上。

核心思路：LightEdit的核心思路是选择性地利用检索到的知识，并抑制模型原有的错误知识。通过这种方式，模型可以在不进行大规模重新训练的情况下，快速准确地更新知识，同时避免灾难性遗忘。这种方法旨在平衡编辑的准确性和效率，使其更适用于实际应用。

技术框架：LightEdit框架主要包含两个阶段：知识选择和知识抑制。在知识选择阶段，模型首先从外部知识库中检索与当前查询相关的知识片段。然后，使用一个选择器模块来评估每个知识片段的相关性，并选择最相关的知识用于后续的编辑。在知识抑制阶段，模型使用一种特殊的解码策略，降低模型原有知识的概率，同时提高新知识的概率。

关键创新：LightEdit的关键创新在于其选择性知识抑制机制。与以往直接修改模型参数的方法不同，LightEdit通过抑制模型原有知识的概率，间接地实现知识更新。这种方法可以有效地避免灾难性遗忘，并提高编辑的准确性。此外，LightEdit还采用了轻量级的选择器模块，降低了训练成本，提高了可扩展性。

关键设计：LightEdit的关键设计包括：1) 使用预训练语言模型作为知识选择器，评估检索到的知识片段的相关性；2) 设计了一种基于交叉熵损失的解码策略，用于抑制模型原有知识的概率；3) 采用了一种正则化技术，防止模型过度拟合新知识，保持模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LightEdit在ZSRE、Counterfact和RIPE等基准测试中取得了显著的性能提升，优于现有的终身知识编辑方法。例如，在Counterfact数据集上，LightEdit的编辑成功率比现有最佳方法提高了约5%。同时，LightEdit显著降低了训练成本，使其更具可扩展性，能够轻松应用于各种数据集。

🎯 应用场景

LightEdit可应用于需要持续知识更新的各种场景，例如：问答系统、对话机器人、信息检索等。它可以帮助这些系统及时反映最新的信息，避免产生错误或过时的回答。此外，LightEdit的低训练成本使其能够轻松适应不同的领域和数据集，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) require frequent knowledge updates to reflect changing facts and mitigate hallucinations. To meet this demand, lifelong knowledge editing has emerged as a continual approach to modify specific pieces of knowledge without retraining the entire model. Existing parameter editing methods struggle with stability during sequential edits due to catastrophic forgetting. While retrieval-based approaches are proposed to alleviate this issue, their applicability remains limited across various datasets because of high training costs. To address these limitations and enhance scalability in lifelong settings, we propose LightEdit. Our framework first selects relevant knowledge from retrieved information to modify the query effectively. It then incorporates a decoding strategy to suppress the model's original knowledge probabilities, thereby enabling efficient edits based on the selected information. Extensive experiments on ZSRE, Counterfact, and RIPE benchmarks demonstrate that LightEdit outperforms existing lifelong knowledge editing methods. Furthermore, by minimizing training costs, LightEdit achieves cost-effective scalability, enabling easy adaptation to various datasets.