Perturbation-Restrained Sequential Model Editing

📄 arXiv: 2405.16821v3 📥 PDF

作者: Jun-Yu Ma, Hong Wang, Hao-Xiang Xu, Zhen-Hua Ling, Jia-Chen Gu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-27 (更新: 2025-03-03)

备注: Accepted by ICLR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PRUNE框架，通过约束扰动上限提升LLM序贯编辑中的通用能力

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

关键词: 模型编辑 大型语言模型 序贯学习 条件数约束 通用能力 知识更新 持续学习

📋 核心要点

  1. 现有模型编辑方法在序贯编辑中会显著降低LLM的通用能力，影响LLM的持续学习。
  2. PRUNE框架通过约束编辑矩阵的条件数，降低模型扰动的上限，从而保持LLM的通用能力。
  3. 实验结果表明，PRUNE在保持编辑性能的同时，有效提升了LLM在序贯编辑中的通用能力。

📝 摘要（中文）

模型编辑是一个新兴领域，专注于更新大型语言模型（LLM）中嵌入的知识，而无需进行大规模的重新训练。然而，随着编辑次数的增加，现有的模型编辑方法会显著降低LLM的通用能力，这种权衡对LLM的持续学习构成了重大挑战。本文首先从理论上分析了影响序贯模型编辑中通用能力的因素在于编辑矩阵的条件数。矩阵的条件数代表其数值敏感性，因此可以用来指示编辑后LLM中存储的原始知识关联受到的扰动程度。随后的统计结果表明，该因素的值随着编辑次数的增加而变大，从而加剧了通用能力的下降。为此，本文提出了一种名为Perturbation Restraint on Upper bouNd for Editing (PRUNE)的框架，该框架在序贯编辑中应用条件数约束。这些约束可以降低编辑模型扰动的上限，从而保持通用能力。系统地，我们采用三种编辑方法在三个LLM上跨四个下游任务进行了实验。结果表明，PRUNE可以在序贯模型编辑中有效地保持通用能力，同时保持编辑性能。代码可在https://github.com/mjy1111/PRUNE获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在进行多次序贯编辑后，其通用能力显著下降的问题。现有的模型编辑方法虽然能够快速更新LLM的知识，但随着编辑次数的增加，模型会逐渐“遗忘”原始知识，导致在未编辑任务上的表现变差。这种通用能力的损失是LLM持续学习面临的一个重要挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过约束编辑操作对模型参数的扰动程度来缓解通用能力的下降。具体来说，论文作者认为编辑矩阵的条件数可以反映编辑操作对模型原始知识关联的扰动程度，条件数越大，扰动越大，通用能力下降越严重。因此，通过限制编辑矩阵的条件数，可以控制扰动的上限，从而更好地保留模型的通用能力。

技术框架：PRUNE框架的核心在于在序贯编辑过程中引入条件数约束。具体流程如下：1）选择一种现有的模型编辑方法（例如，Knowledge Editor）。2）在每次编辑时，计算编辑矩阵的条件数。3）如果条件数超过预设的阈值，则对编辑矩阵进行调整，使其满足条件数约束。4）使用调整后的编辑矩阵更新模型参数。通过这种方式，PRUNE框架可以在保证编辑效果的同时，尽可能地减少对模型原始知识的扰动。

关键创新：论文的关键创新在于将矩阵条件数与LLM的通用能力联系起来，并提出了基于条件数约束的序贯模型编辑框架。与现有方法相比，PRUNE框架能够更有效地平衡编辑性能和通用能力，从而实现更好的持续学习效果。

关键设计：PRUNE框架的关键设计包括：1）条件数阈值的选择：阈值过小会限制编辑性能，阈值过大会导致通用能力下降。论文可能通过实验确定合适的阈值范围。2）编辑矩阵的调整方法：当条件数超过阈值时，需要对编辑矩阵进行调整。论文可能采用奇异值分解（SVD）等方法来降低条件数，同时尽可能地保留编辑矩阵的原始信息。3）损失函数的设计：在训练过程中，可以引入正则化项来约束编辑矩阵的条件数，从而鼓励模型学习更稳定的知识表示。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，PRUNE框架在三种不同的LLM（具体模型未知）和三种编辑方法（具体方法未知）上，均能有效提升序贯编辑后的通用能力，同时保持编辑性能。在四个下游任务（具体任务未知）上的实验结果显示，PRUNE框架能够显著降低模型在未编辑任务上的性能下降，表明其能够更好地保留模型的原始知识。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要持续更新知识的LLM应用场景，例如智能客服、知识图谱问答、内容生成等。通过PRUNE框架，可以使LLM在不断学习新知识的同时，保持其原有的通用能力，从而提供更稳定、可靠的服务。此外，该研究也为LLM的持续学习提供了一种新的思路，有助于推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Model editing is an emerging field that focuses on updating the knowledge embedded within large language models (LLMs) without extensive retraining. However, current model editing methods significantly compromise the general abilities of LLMs as the number of edits increases, and this trade-off poses a substantial challenge to the continual learning of LLMs. In this paper, we first theoretically analyze that the factor affecting the general abilities in sequential model editing lies in the condition number of the edited matrix. The condition number of a matrix represents its numerical sensitivity, and therefore can be used to indicate the extent to which the original knowledge associations stored in LLMs are perturbed after editing. Subsequently, statistical findings demonstrate that the value of this factor becomes larger as the number of edits increases, thereby exacerbating the deterioration of general abilities. To this end, a framework termed Perturbation Restraint on Upper bouNd for Editing (PRUNE) is proposed, which applies the condition number restraints in sequential editing. These restraints can lower the upper bound on perturbation to edited models, thus preserving the general abilities. Systematically, we conduct experiments employing three editing methods on three LLMs across four downstream tasks. The results show that PRUNE can preserve general abilities while maintaining the editing performance effectively in sequential model editing. The code are available at https://github.com/mjy1111/PRUNE.