Can We Edit Multimodal Large Language Models?

📄 arXiv: 2310.08475v5 📥 PDF

作者: Siyuan Cheng, Bozhong Tian, Qingbin Liu, Xi Chen, Yongheng Wang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2023-10-12 (更新: 2024-04-18)

备注: EMNLP 2023. Add the Exact Match/Accuracy results of Reliability and T-Generality

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MMEdit基准以解决多模态大语言模型编辑问题

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

关键词: 多模态大语言模型 模型编辑 MMEdit基准 评估指标 自然语言处理 计算机视觉 人机交互

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型的编辑面临更高的挑战，现有方法在效果上仍显不足。
  2. 本文提出MMEdit基准，旨在为多模态LLMs的编辑提供系统化的评估和研究框架。
  3. 实验表明，尽管现有基线在一定程度上可实现编辑，但效果仍不理想，显示出该领域的研究潜力。

📝 摘要（中文）

本文聚焦于多模态大语言模型（MLLMs）的编辑问题。与单模态大语言模型的编辑相比，多模态模型的编辑更具挑战性，需要在编辑过程中进行更高水平的审查和细致考虑。为促进该领域的研究，我们构建了一个新的基准MMEdit，并建立了一套创新的评估指标。通过对多种模型编辑基线的综合实验，我们分析了编辑多模态LLMs不同组件的影响，发现现有基线在一定程度上能够实现多模态LLMs的编辑，但效果仍然不尽人意，表明该任务的潜在困难。我们希望本研究能为自然语言处理社区提供有价值的见解。代码和数据集可在https://github.com/zjunlp/EasyEdit获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型的编辑问题，现有方法在处理多模态信息时效果不佳，缺乏有效的评估标准和基准。

核心思路：通过构建MMEdit基准，论文提供了一种系统化的评估方法，帮助研究者更好地理解和改进多模态模型的编辑能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、评估指标设计和多种模型编辑基线的实验，重点在于分析不同组件的编辑效果。

关键创新：最重要的创新在于提出了MMEdit基准和一套新的评估指标，填补了多模态模型编辑研究中的空白。

关键设计：在实验中，设计了多种编辑策略和基线，采用了针对多模态特性的损失函数，确保了评估的全面性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，尽管现有基线在多模态LLMs的编辑上取得了一定进展，但整体效果仍不理想，表明该领域的研究仍有很大的提升空间。具体性能数据和对比基线将在论文中详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉和人机交互等。通过提升多模态大语言模型的编辑能力，可以在智能助手、内容生成和信息检索等方面实现更高的准确性和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we focus on editing Multimodal Large Language Models (MLLMs). Compared to editing single-modal LLMs, multimodal model editing is more challenging, which demands a higher level of scrutiny and careful consideration in the editing process. To facilitate research in this area, we construct a new benchmark, dubbed MMEdit, for editing multimodal LLMs and establishing a suite of innovative metrics for evaluation. We conduct comprehensive experiments involving various model editing baselines and analyze the impact of editing different components for multimodal LLMs. Empirically, we notice that previous baselines can implement editing multimodal LLMs to some extent, but the effect is still barely satisfactory, indicating the potential difficulty of this task. We hope that our work can provide the NLP community with insights. Code and dataset are available in https://github.com/zjunlp/EasyEdit.