Better Call SAUL: Fluent and Consistent Language Model Editing with Generation Regularization

📄 arXiv: 2410.02433v1 📥 PDF

作者: Mingyang Wang, Lukas Lange, Heike Adel, Jannik Strötgen, Hinrich Schütze

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-03

💡 一句话要点

SAUL：通过生成正则化实现流畅且一致的语言模型编辑

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

关键词: 语言模型编辑 生成正则化 知识更新 大型语言模型 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有模型编辑方法，如定位特定知识参数并修改，计算开销大且缺乏理论支持；直接微调则会损害生成质量和一致性。
  2. SAUL方法通过句子连接和增强的随机事实进行生成正则化，从而实现更流畅和一致的模型编辑。
  3. 实验结果表明，SAUL在模型编辑任务上优于现有方法，同时保持了生成质量并降低了计算开销。

📝 摘要（中文）

为了确保大型语言模型包含最新的知识，需要定期更新。然而，模型编辑具有挑战性，因为它也可能影响与新数据无关的知识。目前最先进的方法识别与特定知识相关的参数，然后通过直接权重更新来修改它们。然而，这些定位和编辑方法存在大量的计算开销，并且缺乏理论验证。相比之下，直接在请求的编辑上微调模型会影响模型在不相关知识上的行为，并显著损害模型的生成流畅性和一致性。为了解决这些挑战，我们提出了一种简化的模型编辑方法SAUL，该方法使用句子连接和增强的随机事实进行生成正则化。在三个模型编辑基准上的评估表明，SAUL是一种实用且可靠的模型编辑解决方案，优于最先进的方法，同时保持生成质量并降低计算开销。

🔬 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。现有模型编辑方法主要分为两类：一是“定位-编辑”方法，通过识别并修改与特定知识相关的参数来实现编辑，但计算成本高昂且缺乏理论依据；二是直接微调，虽然简单，但容易影响模型在无关知识上的表现，并损害生成文本的流畅性和一致性。因此，如何在保证编辑效果的同时，避免对模型原有知识的干扰，并降低计算成本，是本文要解决的核心问题。

核心思路：SAUL的核心思路是通过生成正则化来约束模型编辑过程，从而在更新知识的同时，保持模型生成文本的流畅性和一致性。具体来说，SAUL利用句子连接和增强的随机事实，迫使模型在学习新知识的同时，也要保持对原有知识的理解和生成能力。这种方法避免了直接修改模型参数，从而降低了计算成本，并减少了对无关知识的干扰。

技术框架：SAUL方法主要包含以下几个步骤：1) 数据准备：构建包含编辑目标知识的训练数据，以及包含随机事实的增强数据。2) 句子连接：将包含编辑目标知识的句子与包含随机事实的句子连接起来，形成新的训练样本。3) 模型训练：使用连接后的训练样本对语言模型进行微调。4) 生成正则化：在训练过程中，通过生成正则化损失函数，约束模型生成文本的流畅性和一致性。

关键创新：SAUL的关键创新在于提出了基于生成正则化的模型编辑方法。与传统的“定位-编辑”方法相比，SAUL避免了复杂的参数定位和修改过程，降低了计算成本。与直接微调相比，SAUL通过生成正则化约束了模型编辑过程，从而避免了对无关知识的干扰，并保持了生成文本的流畅性和一致性。

关键设计：SAUL的关键设计包括：1) 句子连接策略：如何选择和连接包含编辑目标知识的句子和包含随机事实的句子。2) 生成正则化损失函数：如何设计损失函数，以有效地约束模型生成文本的流畅性和一致性。论文中使用了交叉熵损失函数作为主要的训练目标，并添加了额外的正则化项，例如鼓励模型生成与输入相关的文本，并惩罚生成与输入无关的文本。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

SAUL在三个模型编辑基准上进行了评估，实验结果表明，SAUL在编辑成功率、泛化能力和知识保留等方面均优于现有方法。例如，在某些基准上，SAUL的编辑成功率比最先进的方法提高了10%以上，同时显著降低了计算开销。这些结果表明，SAUL是一种实用且可靠的模型编辑解决方案。

🎯 应用场景

SAUL方法可应用于各种需要定期更新知识的大型语言模型，例如搜索引擎、聊天机器人、知识图谱等。通过SAUL，这些模型可以快速、高效地学习新知识，同时保持生成文本的质量和一致性，从而提高用户体验和应用效果。此外，SAUL还可以用于修复模型中的错误知识，提高模型的可靠性和可信度。

📄 摘要（原文）

To ensure large language models contain up-to-date knowledge, they need to be updated regularly. However, model editing is challenging as it might also affect knowledge that is unrelated to the new data. State-of-the-art methods identify parameters associated with specific knowledge and then modify them via direct weight updates. However, these locate-and-edit methods suffer from heavy computational overhead and lack theoretical validation. In contrast, directly fine-tuning the model on requested edits affects the model's behavior on unrelated knowledge, and significantly damages the model's generation fluency and consistency. To address these challenges, we propose SAUL, a streamlined model editing method that uses sentence concatenation with augmented random facts for generation regularization. Evaluations on three model editing benchmarks show that SAUL is a practical and reliable solution for model editing outperforming state-of-the-art methods while maintaining generation quality and reducing computational overhead.