CollabEdit: Towards Non-destructive Collaborative Knowledge Editing

📄 arXiv: 2410.09508v4 📥 PDF

作者: Jiamu Zheng, Jinghuai Zhang, Tianyu Du, Xuhong Zhang, Jianwei Yin, Tao Lin

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-10-12 (更新: 2025-02-22)

备注: 20 pages, 11 figures. Published as a conference paper at ICLR 2025. Code at https://github.com/LINs-lab/CollabEdit

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出COLLABEDIT框架，解决大型语言模型非破坏性协同知识编辑问题

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

关键词: 协同学习 知识编辑 大型语言模型 模型合并 非破坏性学习

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法在协同场景下存在知识重叠、冲突和遗忘等挑战，导致性能下降。
  2. COLLABEDIT框架通过模型合并机制模拟全局知识编辑行为，旨在实现非破坏性的协同知识编辑。
  3. 实验结果表明，COLLABEDIT在两个数据集上优于其他基线方法，有效解决了协同知识编辑的挑战。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的协同学习已经成为一种新的范式，它利用来自不同方的私有数据来保证效率和隐私。同时，由于知识编辑(KE)能够显式地操纵LLM的行为，因此也受到了越来越多的关注，但协同KE案例(其中多个方的知识编辑以一种保护隐私和持续的方式聚合)仍未得到研究。为此，本文深入研究了协同KE的首次探索，我们首先仔细地识别了其中三个独特的挑战，包括知识重叠、知识冲突和知识遗忘。然后，我们提出了一个非破坏性的协同KE框架COLLABEDIT，该框架采用了一种新的模型合并机制来模拟全局KE行为，同时防止严重的性能下降。在两个规范数据集上的大量实验表明，与其他破坏性基线相比，COLLABEDIT具有优越性，结果揭示了解决三个协同KE挑战和未来应用的方法。我们的代码可在https://github.com/LINs-lab/CollabEdit上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在协同知识编辑（KE）场景下的三个核心问题：知识重叠（Knowledge Overlap）、知识冲突（Knowledge Conflict）和知识遗忘（Knowledge Forgetting）。现有方法在处理多个参与方的知识编辑时，容易出现冗余信息、相互矛盾的知识以及模型性能的显著下降，即“灾难性遗忘”。这些问题限制了协同知识编辑在实际应用中的可行性。

核心思路：COLLABEDIT的核心思路是通过一种非破坏性的模型合并机制，将多个参与方独立进行的知识编辑结果整合到一个全局模型中。该方法旨在模拟全局知识编辑的行为，同时避免因直接合并模型参数而导致的性能下降。通过精心设计的合并策略，COLLABEDIT力求在保留各个参与方知识编辑成果的同时，缓解知识冲突和遗忘问题。

技术框架：COLLABEDIT框架主要包含以下几个阶段：1) 各个参与方独立进行知识编辑，得到各自的局部编辑模型。2) 使用论文提出的模型合并机制，将这些局部模型合并成一个全局模型。3) 对合并后的全局模型进行微调，以进一步优化性能并缓解知识冲突。整个框架旨在实现协同知识编辑，同时保证模型的性能和稳定性。

关键创新：COLLABEDIT最重要的技术创新在于其非破坏性的模型合并机制。与直接合并模型参数的传统方法不同，COLLABEDIT采用了一种更精细的策略，旨在保留各个局部模型的知识，同时避免知识冲突和遗忘。这种模型合并机制是COLLABEDIT能够实现优越性能的关键。

关键设计：COLLABEDIT的关键设计包括：1) 模型合并策略的具体实现方式，例如，如何选择合并哪些参数，以及如何调整参数的权重。2) 微调阶段的损失函数设计，旨在进一步优化模型性能并缓解知识冲突。3) 针对不同数据集和任务，如何调整模型合并和微调的参数，以获得最佳性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，COLLABEDIT在两个标准数据集上显著优于其他基线方法。具体性能数据（例如准确率、召回率等）和提升幅度需要在论文中查找。实验结果验证了COLLABEDIT在解决知识重叠、冲突和遗忘等问题上的有效性，证明了其非破坏性协同知识编辑的优越性。

🎯 应用场景

COLLABEDIT框架具有广泛的应用前景，例如在医疗、金融等涉及隐私数据的领域，可以实现多个机构协同编辑知识，提升大型语言模型的性能，同时保护各方的数据隐私。此外，该框架还可以应用于持续学习场景，不断整合新的知识，保持模型的时效性和准确性。未来，该研究有望推动协同人工智能的发展，促进知识共享和模型优化。

📄 摘要（原文）

Collaborative learning of large language models (LLMs) has emerged as a new paradigm for utilizing private data from different parties to guarantee efficiency and privacy. Meanwhile, Knowledge Editing (KE) for LLMs has also garnered increased attention due to its ability to manipulate the behaviors of LLMs explicitly, yet leaves the collaborative KE case (in which knowledge edits of multiple parties are aggregated in a privacy-preserving and continual manner) unexamined. To this end, this manuscript dives into the first investigation of collaborative KE, in which we start by carefully identifying the unique three challenges therein, including knowledge overlap, knowledge conflict, and knowledge forgetting. We then propose a non-destructive collaborative KE framework, COLLABEDIT, which employs a novel model merging mechanism to mimic the global KE behavior while preventing the severe performance drop. Extensive experiments on two canonical datasets demonstrate the superiority of COLLABEDIT compared to other destructive baselines, and results shed light on addressing three collaborative KE challenges and future applications. Our code is available at https://github.com/LINs-lab/CollabEdit.