Retrieval-augmented Multilingual Knowledge Editing

📄 arXiv: 2312.13040v1 📥 PDF

作者: Weixuan Wang, Barry Haddow, Alexandra Birch

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ReMaKE，一种检索增强的多语言知识编辑方法，解决LLM在多语言环境下的知识更新问题。

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

关键词: 多语言知识编辑 检索增强 大型语言模型 知识更新 多语言数据集

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法主要集中在单语环境，无法有效处理多语言场景下的知识更新需求。
  2. ReMaKE通过检索多语言知识库中的相关信息，并将其融入提示中，实现多语言知识编辑。
  3. 实验表明，ReMaKE在多语言知识编辑任务上显著优于现有基线方法，并发布了多语言数据集MzsRE。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)中表示的知识经常是不正确的，并且随着时间的推移可能会过时。通过微调来更新知识在计算资源上消耗巨大且不可靠，因此知识编辑(KE)作为一种有效且经济的替代方案被开发出来，用于在LLM中注入新知识或修复事实错误。尽管人们对该领域有相当大的兴趣，但当前的KE研究只关注单语环境，通常是英语。然而，如果新知识以一种语言提供，但我们想用另一种语言查询LLM，会发生什么？为了解决多语言知识编辑的问题，我们提出了检索增强的多语言知识编辑器(ReMaKE)来更新LLM中的新知识。ReMaKE可以在多语言环境中执行模型无关的知识编辑。ReMaKE将从多语言知识库中检索到的新知识与提示连接起来。我们的实验结果表明，ReMaKE的性能明显优于基线知识编辑方法，并且是第一个在多语言环境中工作的KE方法。我们提供了包含12种语言的多语言知识编辑数据集(MzsRE)，以及代码和额外的项目信息，可在https://github.com/Vicky-Wil/ReMaKE上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多语言环境下知识更新的问题。现有知识编辑方法主要针对单语环境，无法直接应用于多语言场景。当新知识以一种语言提供，而用户需要用另一种语言查询LLM时，现有方法无法有效更新和利用这些知识。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强的方法，从多语言知识库中检索与编辑目标相关的知识，并将检索到的知识融入到LLM的输入提示中。通过这种方式，LLM可以利用检索到的知识来更新其内部知识，从而实现多语言知识编辑。

技术框架：ReMaKE的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 接收以特定语言表达的新知识；2) 使用检索模型（如多语言句子嵌入模型）从多语言知识库中检索与新知识相关的条目；3) 将检索到的知识条目与原始输入提示连接起来，形成增强的提示；4) 将增强的提示输入到LLM中，生成更新后的输出。该框架是模型无关的，可以与不同的LLM和检索模型结合使用。

关键创新：ReMaKE的关键创新在于将检索增强技术应用于多语言知识编辑任务。通过从多语言知识库中检索相关知识，ReMaKE能够有效地将新知识注入到LLM中，而无需对LLM进行微调。这是第一个在多语言环境下工作的知识编辑方法。

关键设计：ReMaKE的关键设计包括：1) 使用多语言句子嵌入模型来检索相关知识，确保检索到的知识与输入提示在语义上相关；2) 将检索到的知识条目以自然语言的形式融入到提示中，以便LLM能够理解和利用这些知识；3) 通过实验评估不同检索模型和提示策略对知识编辑效果的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，ReMaKE在多语言知识编辑任务上显著优于基线方法。具体而言，ReMaKE在MzsRE数据集上取得了明显的性能提升，证明了其在多语言环境下的有效性。该研究是首个在多语言环境下进行知识编辑的尝试，为未来的研究奠定了基础。

🎯 应用场景

ReMaKE可应用于多语言智能客服、跨语言信息检索、多语言知识图谱构建等领域。该研究有助于提升LLM在多语言环境下的知识更新能力，使其能够更好地服务于全球用户，并促进跨语言知识共享和利用。

📄 摘要（原文）

Knowledge represented in Large Language Models (LLMs) is quite often incorrect and can also become obsolete over time. Updating knowledge via fine-tuning is computationally resource-hungry and not reliable, and so knowledge editing (KE) has developed as an effective and economical alternative to inject new knowledge or to fix factual errors in LLMs. Although there has been considerable interest in this area, current KE research exclusively focuses on the monolingual setting, typically in English. However, what happens if the new knowledge is supplied in one language, but we would like to query the LLM in a different language? To address the problem of multilingual knowledge editing, we propose Retrieval-augmented Multilingual Knowledge Editor (ReMaKE) to update new knowledge in LLMs. ReMaKE can perform model-agnostic knowledge editing in multilingual settings. ReMaKE concatenates the new knowledge retrieved from a multilingual knowledge base with prompts. Our experimental results show that ReMaKE outperforms baseline knowledge editing methods by a significant margin and is the first KE method to work in a multilingual setting. We provide our multilingual knowledge editing dataset (MzsRE) in 12 languages, which along with code, and additional project information is available at https://github.com/Vicky-Wil/ReMaKE.