Unveiling the Pitfalls of Knowledge Editing for Large Language Models

📄 arXiv: 2310.02129v5 📥 PDF

作者: Zhoubo Li, Ningyu Zhang, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Xi Chen, Huajun Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.DB, cs.LG

发布日期: 2023-10-03 (更新: 2024-05-10)

备注: ICLR 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

揭示大语言模型知识编辑的潜在陷阱

🎯 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 知识冲突 知识扭曲 评估指标 潜在风险 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在知识编辑中可能引发知识冲突和知识扭曲，导致LLMs的不一致性和知识结构的破坏。
  2. 本文提出新的基准数据集和评估指标，以系统性地评估知识编辑的影响，尤其是潜在的负面后果。
  3. 实验结果显示，知识编辑可能导致意想不到的后果，强调了在未来研究中需要关注这些问题。

📝 摘要（中文）

随着对大语言模型（LLMs）微调成本的不断上升，近期研究转向开发编辑LLMs中隐含知识的方法。然而，知识编辑是否会引发蝴蝶效应仍不明确。本文首次探讨了知识编辑可能带来的潜在陷阱。为此，我们引入了新的基准数据集并提出了创新的评估指标。实验结果强调了两个关键问题：（1）知识冲突：编辑逻辑上相互冲突的事实组可能加剧LLMs的固有不一致性，这是以往方法所忽视的；（2）知识扭曲：为了编辑事实知识而改变参数可能不可逆地扭曲LLMs的内在知识结构。实验结果生动地表明，知识编辑可能无意中对LLMs产生意想不到的后果，值得未来研究关注。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识编辑过程中可能引发的知识冲突和知识扭曲问题。现有方法未能充分考虑这些潜在风险，导致LLMs的知识结构受到影响。

核心思路：通过引入新的基准数据集和评估指标，系统性地评估知识编辑的影响，特别是其可能的负面后果，以便为未来的研究提供指导。

技术框架：整体架构包括数据集构建、知识编辑方法的设计和评估指标的制定。主要模块包括知识冲突检测和知识扭曲评估。

关键创新：本文的主要创新在于首次系统性地探讨知识编辑的潜在陷阱，特别是知识冲突和知识扭曲的影响，这与现有方法的关注点有本质区别。

关键设计：在参数设置上，本文采用了特定的损失函数来量化知识冲突和扭曲的程度，并设计了相应的网络结构以支持知识编辑的有效性评估。实验中使用的评估指标能够准确反映知识编辑的效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，知识编辑可能导致知识冲突和知识扭曲，进而影响LLMs的性能。具体而言，编辑逻辑上冲突的知识组使得模型的不一致性增加，影响了模型的整体表现。这些发现强调了在进行知识编辑时需谨慎处理潜在的负面后果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、知识图谱构建和智能问答系统等。通过深入理解知识编辑的风险，研究人员可以在设计和优化LLMs时采取更为谨慎的策略，从而提升模型的可靠性和准确性，推动人工智能技术的安全应用。

📄 摘要（原文）

As the cost associated with fine-tuning Large Language Models (LLMs) continues to rise, recent research efforts have pivoted towards developing methodologies to edit implicit knowledge embedded within LLMs. Yet, there's still a dark cloud lingering overhead -- will knowledge editing trigger butterfly effect? since it is still unclear whether knowledge editing might introduce side effects that pose potential risks or not. This paper pioneers the investigation into the potential pitfalls associated with knowledge editing for LLMs. To achieve this, we introduce new benchmark datasets and propose innovative evaluation metrics. Our results underline two pivotal concerns: (1) Knowledge Conflict: Editing groups of facts that logically clash can magnify the inherent inconsistencies in LLMs-a facet neglected by previous methods. (2) Knowledge Distortion: Altering parameters with the aim of editing factual knowledge can irrevocably warp the innate knowledge structure of LLMs. Experimental results vividly demonstrate that knowledge editing might inadvertently cast a shadow of unintended consequences on LLMs, which warrant attention and efforts for future works. Code and data are available at https://github.com/zjunlp/PitfallsKnowledgeEditing.