Commonsense Knowledge Editing Based on Free-Text in LLMs

📄 arXiv: 2410.23844v1 📥 PDF

作者: Xiusheng Huang, Yequan Wang, Jun Zhao, Kang Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-31

备注: 11 pages, 8 figures

期刊: EMNLP 2024

💡 一句话要点

提出DEM方法，用于编辑LLM中基于自由文本的常识知识。

🎯 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 常识知识 自由文本 动态感知 参数定位 模型更新

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法难以处理LLM中范围广、内容长的自由文本常识知识。
  2. 提出动态感知编辑方法（DEM），通过定位关键参数并更新知识来编辑常识。
  3. 实验表明，DEM方法能有效编辑自由文本常识知识，提升LLM的知识准确性。

📝 摘要（中文）

知识编辑技术对于维护大型语言模型（LLMs）的准确性和时效性至关重要。然而，现有任务设置忽略了现实世界中大量基于自由文本的常识知识，这些知识具有范围广泛、内容冗长和非实例化的特点。以往方法（如MEMIT）的编辑对象是单个token或实体，不适用于自由文本形式的常识知识。为了解决上述挑战，我们从知识定位和知识编辑两个角度进行了实验。首先，我们引入了自由文本知识定位（KLFT）方法，揭示了常识知识在MLP和Attention层中的分布以及分散分布相关的挑战。接下来，我们提出了一种动态感知编辑方法（DEM），该方法利用动态感知模块来定位与常识知识相对应的参数位置，并使用知识编辑模块来更新知识。DEM方法充分挖掘了MLP和Attention层的潜力，成功地编辑了基于自由文本的常识知识。实验结果表明，DEM可以实现出色的编辑性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中基于自由文本的常识知识编辑问题。现有知识编辑方法主要针对单个token或实体，无法有效处理自由文本形式的常识知识，这类知识通常具有范围广泛、内容冗长的特点。因此，如何定位并编辑LLM中以自由文本形式存在的常识知识成为一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用一个动态感知模块来定位与常识知识相关的模型参数，然后使用知识编辑模块来更新这些参数。这种方法旨在更精确地找到需要修改的参数，并有效地更新知识，从而提高编辑的准确性和效率。

技术框架：DEM方法主要包含两个模块：动态感知模块（Dynamics-aware Module）和知识编辑模块（Knowledge Editing Module）。首先，动态感知模块负责定位与特定常识知识相关的参数位置，该模块分析MLP和Attention层的动态特性，以确定哪些参数对该知识的表示贡献最大。然后，知识编辑模块利用定位到的参数位置来更新知识，该模块采用某种更新策略来修改参数值，从而使模型能够记住或忘记特定的常识知识。

关键创新：DEM方法的关键创新在于其动态感知模块，该模块能够根据输入的常识知识动态地定位相关的参数位置。与以往方法不同，DEM方法不依赖于预定义的知识库或固定的参数选择策略，而是能够根据知识的具体内容自适应地选择需要修改的参数。这种动态感知能力使得DEM方法能够更精确地编辑知识，并减少对模型其他部分的影响。

关键设计：动态感知模块的设计可能涉及到对MLP和Attention层激活值的分析，以确定哪些神经元或注意力权重对特定知识的表示贡献最大。知识编辑模块可能采用某种梯度下降或参数微调策略来更新参数值。具体的损失函数设计可能包括衡量编辑后的模型是否能够正确回答与该知识相关的问题，以及衡量编辑对模型其他知识的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了DEM方法，并在实验中取得了优异的编辑性能。实验结果表明，DEM方法能够有效地编辑LLM中基于自由文本的常识知识，提高了模型对相关问题的回答准确率。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的知识准确性和时效性，例如用于修正LLM中不准确或过时的常识知识，使其能够更好地服务于各种下游任务，如问答系统、对话生成和文本摘要。此外，该方法还可用于个性化知识编辑，根据用户的特定需求定制LLM的知识。

📄 摘要（原文）

Knowledge editing technology is crucial for maintaining the accuracy and timeliness of large language models (LLMs) . However, the setting of this task overlooks a significant portion of commonsense knowledge based on free-text in the real world, characterized by broad knowledge scope, long content and non instantiation. The editing objects of previous methods (e.g., MEMIT) were single token or entity, which were not suitable for commonsense knowledge in free-text form. To address the aforementioned challenges, we conducted experiments from two perspectives: knowledge localization and knowledge editing. Firstly, we introduced Knowledge Localization for Free-Text(KLFT) method, revealing the challenges associated with the distribution of commonsense knowledge in MLP and Attention layers, as well as in decentralized distribution. Next, we propose a Dynamics-aware Editing Method(DEM), which utilizes a Dynamics-aware Module to locate the parameter positions corresponding to commonsense knowledge, and uses Knowledge Editing Module to update knowledge. The DEM method fully explores the potential of the MLP and Attention layers, and successfully edits commonsense knowledge based on free-text. The experimental results indicate that the DEM can achieve excellent editing performance.