Can Knowledge Editing Really Correct Hallucinations?
作者: Baixiang Huang, Canyu Chen, Xiongxiao Xu, Ali Payani, Kai Shu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-03-03)
备注: ICLR 2025. Main paper: 10 pages; total: 34 pages (including appendix). The first two authors contributed equally to this work. Code, data, results, and additional resources are available on the project website: https://llm-editing.github.io
💡 一句话要点
提出HalluEditBench，用于评估知识编辑方法在纠正大语言模型幻觉方面的能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识编辑 大型语言模型 幻觉 评估基准 HalluEditBench
📋 核心要点
- 现有知识编辑评估数据集无法保证LLM在编辑前产生幻觉，难以评估知识编辑方法纠正幻觉的真实效果。
- 论文提出HalluEditBench，构建大规模幻觉数据集，并从五个维度全面评估知识编辑方法纠正幻觉的能力。
- 通过HalluEditBench，论文深入分析了不同知识编辑方法在纠正幻觉方面的优缺点，为未来研究提供指导。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)虽然在各项任务中表现出色，但仍存在幻觉问题，即生成内容中包含不真实的信息。知识编辑作为一种新兴范式，旨在修正LLMs中编码的错误事实知识，其优势在于避免从头开始重新训练。然而，现有知识编辑评估数据集的一个常见问题是，它们不能确保LLMs在编辑前实际生成了针对评估问题的幻觉答案。因此，在这些数据集上评估不同知识编辑技术的效果，很难直接评估它们在纠正幻觉方面的有效性。因此，一个根本问题仍未得到充分验证：知识编辑真的能纠正LLMs中的幻觉吗？我们提出了HalluEditBench，以全面评估知识编辑方法在纠正真实世界幻觉方面的能力。首先，我们严格构建了一个包含9个领域、26个主题和6000多个幻觉的大规模幻觉数据集。然后，我们从有效性、泛化性、可移植性、局部性和鲁棒性五个维度全面评估知识编辑方法的性能。通过HalluEditBench，我们为不同知识编辑方法在纠正幻觉方面的潜力和局限性提供了新的见解，这可以激发未来的改进并促进知识编辑领域的进步。
🔬 方法详解
问题定义：现有知识编辑方法评估数据集的不足在于，无法确保LLM在编辑前确实产生了幻觉。这意味着，即使知识编辑方法在这些数据集上表现良好，也无法直接证明其能够有效纠正LLM的真实幻觉。因此，如何准确评估知识编辑方法在纠正幻觉方面的能力是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估知识编辑方法纠正幻觉能力的数据集HalluEditBench。该数据集包含大量真实的幻觉案例，并设计了多个评估维度，以全面衡量知识编辑方法的性能。通过在该数据集上进行评估，可以更准确地了解知识编辑方法在纠正幻觉方面的有效性和局限性。
技术框架：HalluEditBench的构建和评估流程主要包含以下几个阶段：1. 幻觉数据构建：收集并整理来自9个领域、26个主题的6000多个幻觉案例。2. 知识编辑方法应用：将不同的知识编辑方法应用于LLM，以尝试纠正数据集中的幻觉。3. 性能评估：从有效性、泛化性、可移植性、局部性和鲁棒性五个维度评估知识编辑方法的性能。
关键创新：HalluEditBench的关键创新在于其专注于评估知识编辑方法在纠正真实幻觉方面的能力。与以往的评估数据集不同，HalluEditBench确保LLM在编辑前确实产生了幻觉，从而可以更准确地评估知识编辑方法的有效性。此外，HalluEditBench还从多个维度评估知识编辑方法的性能，提供了更全面的评估结果。
关键设计：HalluEditBench的关键设计包括：1. 大规模幻觉数据集：包含来自多个领域和主题的6000多个幻觉案例，保证了评估的全面性和代表性。2. 五个评估维度：有效性（纠正幻觉的能力）、泛化性（对未见幻觉的纠正能力）、可移植性（在不同LLM上的表现）、局部性（对相关知识的影响）和鲁棒性（对抗对抗性攻击的能力）。3. 严格的评估协议：确保评估结果的准确性和可重复性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含6000多个幻觉的大规模数据集HalluEditBench，并从五个维度评估了现有知识编辑方法在纠正幻觉方面的性能。实验结果揭示了不同知识编辑方法在纠正幻觉方面的潜力和局限性，例如，某些方法在特定领域表现良好，但在其他领域则效果不佳。这些发现为未来改进知识编辑方法提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型的可靠性和可信度，尤其是在需要高度准确信息的场景，如医疗诊断、金融分析、法律咨询等。通过知识编辑纠正LLM的幻觉，可以减少错误信息的传播，提高LLM在实际应用中的价值和安全性，并为未来的知识编辑技术发展提供方向。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) suffer from hallucinations, referring to the non-factual information in generated content, despite their superior capacities across tasks. Meanwhile, knowledge editing has been developed as a new popular paradigm to correct erroneous factual knowledge encoded in LLMs with the advantage of avoiding retraining from scratch. However, a common issue of existing evaluation datasets for knowledge editing is that they do not ensure that LLMs actually generate hallucinated answers to the evaluation questions before editing. When LLMs are evaluated on such datasets after being edited by different techniques, it is hard to directly adopt the performance to assess the effectiveness of different knowledge editing methods in correcting hallucinations. Thus, the fundamental question remains insufficiently validated: Can knowledge editing really correct hallucinations in LLMs? We proposed HalluEditBench to holistically benchmark knowledge editing methods in correcting real-world hallucinations. First, we rigorously construct a massive hallucination dataset with 9 domains, 26 topics and more than 6,000 hallucinations. Then, we assess the performance of knowledge editing methods in a holistic way on five dimensions including Efficacy, Generalization, Portability, Locality, and Robustness. Through HalluEditBench, we have provided new insights into the potentials and limitations of different knowledge editing methods in correcting hallucinations, which could inspire future improvements and facilitate progress in the field of knowledge editing.