Time Sensitive Knowledge Editing through Efficient Finetuning

📄 arXiv: 2406.04496v2 📥 PDF

作者: Xiou Ge, Ali Mousavi, Edouard Grave, Armand Joulin, Kun Qian, Benjamin Han, Mostafa Arefiyan, Yunyao Li

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-06 (更新: 2024-07-23)

备注: ACL 2024 main

💡 一句话要点

提出基于高效微调的时间敏感知识编辑方法，提升LLM知识更新能力。

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

关键词: 知识编辑 参数高效微调 大型语言模型 时间敏感知识 多跳推理

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法在处理复杂多跳推理查询时表现不佳，且编辑效率低，难以应用于大规模知识更新。
  2. 该论文探索使用参数高效微调（PEFT）技术作为知识编辑的替代方案，旨在提升知识更新效率和模型推理能力。
  3. 实验结果表明，PEFT方法在时间敏感的知识编辑任务中优于传统的定位和编辑技术，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在各种任务中展现了令人印象深刻的能力，并为许多领域带来了变革性变化。然而，一旦预训练完成，保持LLM中的知识最新仍然是一个挑战。因此，设计有效的方法来更新过时的知识并将新知识引入LLM至关重要。现有的定位和编辑知识编辑(KE)方法存在两个局限性。首先，通过这些方法进行编辑后的LLM在回答需要多跳推理的复杂查询时，通常能力较差。其次，这种定位和编辑方法执行知识编辑的运行时间过长，使得在实践中进行大规模KE变得不可行。在本文中，我们探索参数高效微调(PEFT)技术作为KE的替代方案。我们整理了一个更全面的时间KE数据集，其中包含知识更新和知识注入示例，用于KE性能基准测试。我们进一步探讨了微调对LLM中一系列层在多跳QA任务上的影响。我们发现，对于时间敏感的知识编辑，PEFT比定位和编辑技术表现更好。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）知识更新的问题，即如何高效地更新LLM中过时的知识，并注入新的知识。现有方法，如locate-and-edit，存在两个主要痛点：一是编辑后的LLM在处理需要多跳推理的复杂问题时性能下降；二是编辑过程耗时过长，难以应用于大规模知识编辑。

核心思路：论文的核心思路是利用参数高效微调（PEFT）技术来替代传统的locate-and-edit方法进行知识编辑。PEFT通过只微调少量参数，避免了对整个模型进行大规模修改，从而提高了编辑效率，并尽可能保留了模型原有的推理能力。

技术框架：论文主要包含以下几个阶段：1) 构建一个更全面的时间敏感知识编辑数据集，包含知识更新和知识注入的例子；2) 探索PEFT技术在知识编辑中的应用，并与locate-and-edit方法进行比较；3) 研究微调不同层对多跳QA任务的影响，找到最佳的微调策略。

关键创新：论文的关键创新在于将参数高效微调（PEFT）技术应用于知识编辑任务，并证明了其在效率和性能上的优越性。与传统的locate-and-edit方法相比，PEFT能够更快地完成知识编辑，并且在处理复杂推理问题时表现更好。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的知识编辑数据集，包含知识更新和知识注入两种类型；2) 针对不同层进行微调的实验，以确定最佳的微调层数和参数；3) 使用多跳QA任务来评估编辑后LLM的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PEFT方法在时间敏感的知识编辑任务中优于传统的locate-and-edit技术。具体来说，PEFT在知识更新和知识注入方面都取得了显著的性能提升，并且在处理多跳QA任务时，能够更好地保持模型的推理能力。此外，PEFT的编辑效率也远高于locate-and-edit方法，使其更适用于大规模知识编辑。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要频繁更新知识的领域，例如智能客服、搜索引擎、知识图谱等。通过高效的知识编辑，可以使LLM始终保持最新的信息，从而提供更准确、更可靠的服务。此外，该方法还可以用于个性化知识定制，根据用户的需求注入特定的知识。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capability in different tasks and are bringing transformative changes to many domains. However, keeping the knowledge in LLMs up-to-date remains a challenge once pretraining is complete. It is thus essential to design effective methods to both update obsolete knowledge and induce new knowledge into LLMs. Existing locate-and-edit knowledge editing (KE) method suffers from two limitations. First, the post-edit LLMs by such methods generally have poor capability in answering complex queries that require multi-hop reasoning. Second, the long run-time of such locate-and-edit methods to perform knowledge edits make it infeasible for large scale KE in practice. In this paper, we explore Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) techniques as an alternative for KE. We curate a more comprehensive temporal KE dataset with both knowledge update and knowledge injection examples for KE performance benchmarking. We further probe the effect of fine-tuning on a range of layers in an LLM for the multi-hop QA task. We find that PEFT performs better than locate-and-edit techniques for time-sensitive knowledge edits.