Neuron-Level Sequential Editing for Large Language Models

📄 arXiv: 2410.04045v1 📥 PDF

作者: Houcheng Jiang, Junfeng Fang, Tianyu Zhang, An Zhang, Ruipeng Wang, Tao Liang, Xiang Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出神经元级序列编辑方法NSE，解决LLM多轮知识更新中的遗忘与失效问题

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

关键词: 大型语言模型 模型编辑 序列编辑 神经元选择 知识更新

📋 核心要点

  1. 现有模型编辑方法在LLM多轮知识更新中面临模型遗忘和编辑失效的挑战，无法有效适应连续的知识修正。
  2. NSE方法通过优化目标层隐藏状态和迭代选择神经元进行编辑，在神经元层面实现知识的精准更新，避免灾难性遗忘。
  3. 实验表明，NSE在序列模型编辑任务上显著优于现有参数修改方法，提升了LLM在多轮编辑场景下的性能。

📝 摘要（中文）

本文探索大型语言模型（LLM）中的序列模型编辑，这是一项关键任务，涉及通过多轮编辑持续修改LLM内部知识，每次编辑都包含更新或更正，以调整模型输出，而无需耗费大量成本进行重新训练。现有的模型编辑方法，特别是那些改变模型参数的方法，通常侧重于单轮编辑，并且在序列模型编辑中面临重大挑战——最显著的是模型遗忘和失效问题。为了应对这些挑战，我们提出了一种新的模型编辑方法，即神经元级序列编辑（NSE），专为支持序列模型编辑而设计。具体来说，我们使用模型的原始权重优化目标层的隐藏状态，以防止模型失效。此外，我们迭代地选择多个层中的神经元，根据它们的激活值进行编辑，以减轻模型遗忘。我们的实验结果表明，NSE显著优于当前修改参数的模型编辑方法，标志着序列模型编辑领域的重大进步。我们的代码已在https://github.com/jianghoucheng/NSE上发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有模型编辑方法，尤其是直接修改模型参数的方法，在进行多轮序列编辑时，容易出现灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）和编辑失效（Edit Failure）问题。即模型在学习新知识的同时忘记了旧知识，或者无法正确地应用新编辑的知识。

核心思路：NSE的核心思路是在神经元层面进行选择性的编辑，并尽量保持原始模型的权重不变。通过优化目标层的隐藏状态来防止模型失效，并迭代地选择多个层中的神经元进行编辑，以减轻模型遗忘。这种方法旨在实现知识的精准更新，同时最小化对原始模型的影响。

技术框架：NSE主要包含两个关键步骤：1) 隐藏状态优化：利用原始模型的权重，优化目标层的隐藏状态，确保编辑后的模型能够正确输出目标结果，避免模型失效。2) 神经元选择与编辑：迭代地选择多个层中的神经元，基于它们的激活值进行编辑。选择激活值高的神经元意味着它们对特定知识的表达更为重要，因此编辑这些神经元可以更有效地更新模型知识。

关键创新：NSE的关键创新在于其神经元级别的选择性编辑策略。与直接修改模型参数的方法不同，NSE通过优化隐藏状态和选择性地编辑神经元，实现了更精细的知识更新，从而有效缓解了序列编辑中的遗忘和失效问题。这种方法避免了对整个模型参数的大规模调整，降低了引入噪声和破坏原有知识的风险。

关键设计：在隐藏状态优化方面，可以使用梯度下降等优化算法，以最小化编辑后的模型输出与目标输出之间的差异。在神经元选择方面，可以设置一个阈值，选择激活值高于该阈值的神经元进行编辑。编辑方式可以采用多种方法，例如修改神经元的权重或偏置，或者引入新的神经元。损失函数的设计需要综合考虑编辑的准确性和对原有知识的保留。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NSE方法在序列模型编辑任务上显著优于现有的参数修改方法。具体而言，NSE在保持原有知识的同时，能够更准确地学习新的知识，并有效缓解了模型遗忘和失效问题。量化指标显示，NSE在编辑成功率和知识保留率方面均取得了显著提升。

🎯 应用场景

NSE方法可应用于需要持续学习和知识更新的LLM应用场景，例如智能客服、知识库问答、内容生成等。通过多轮编辑，可以不断修正和完善LLM的知识，提高其在特定领域的专业性和准确性。该方法还有助于解决LLM的偏见和错误信息问题，提升其可靠性和安全性。

📄 摘要（原文）

This work explores sequential model editing in large language models (LLMs), a critical task that involves modifying internal knowledge within LLMs continuously through multi-round editing, each incorporating updates or corrections to adjust the model outputs without the need for costly retraining. Existing model editing methods, especially those that alter model parameters, typically focus on single-round editing and often face significant challenges in sequential model editing-most notably issues of model forgetting and failure. To address these challenges, we introduce a new model editing method, namely \textbf{N}euron-level \textbf{S}equential \textbf{E}diting (NSE), tailored for supporting sequential model editing. Specifically, we optimize the target layer's hidden states using the model's original weights to prevent model failure. Furthermore, we iteratively select neurons in multiple layers for editing based on their activation values to mitigate model forgetting. Our empirical experiments demonstrate that NSE significantly outperforms current modifying parameters model editing methods, marking a substantial advancement in the field of sequential model editing. Our code is released on \url{https://github.com/jianghoucheng/NSE}.