Knowledge Editing through Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2412.17727v2 📥 PDF

作者: Changyue Wang, Weihang Su, Qingyao Ai, Yichen Tang, Yiqun Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-23 (更新: 2025-09-07)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EditCoT，通过思维链编辑实现大语言模型知识更新，无需重训练。

🎯 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 思维链 上下文学习 知识更新

📋 核心要点

  1. 现有知识编辑方法依赖于特定任务和结构化知识，泛化能力弱，且依赖少样本提示导致不稳定。
  2. EditCoT通过生成和迭代优化思维链(CoT)，利用CoT编辑器融入更新知识，实现灵活高效的知识更新。
  3. 实验结果表明，EditCoT在多种语言和任务上均达到SOTA性能，并在泛化性、有效性和稳定性方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

知识编辑是一种利用新信息更新大型语言模型(LLMs)的技术，以维护其世界知识。这种方法避免了从头开始重建模型的需求，从而解决了与频繁重新训练相关的高成本问题。其中，上下文编辑范例因其在整合新知识的同时保留模型原始能力的有效性而脱颖而出。尽管具有潜力，但现有的上下文知识编辑方法通常是特定于任务的，主要侧重于使用结构化知识三元组的多跳问答任务。此外，它们对少样本提示进行任务分解的依赖使得它们不稳定，并且在跨不同任务泛化时效果较差。为了应对这些限制，我们提出EditCoT，这是一种新颖的知识编辑框架，可以在各种任务中灵活有效地更新LLM，而无需重新训练。EditCoT的工作原理是为给定的输入生成思维链(CoT)，然后使用基于更新知识的CoT编辑器迭代地细化此CoT过程。我们在涵盖多种语言和任务的各种基准上评估EditCoT。结果表明，与现有方法相比，我们的方法实现了最先进的性能，同时提供了卓越的泛化性、有效性和稳定性，标志着知识更新领域的重大进步。EditCoT的代码和数据可在https://github.com/bebr2/EditCoT获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）知识更新的问题。现有方法，特别是上下文知识编辑方法，存在任务特定性强、依赖结构化知识、泛化能力差以及依赖少样本提示导致不稳定等痛点。频繁的重新训练成本高昂，因此需要一种更灵活、高效且稳定的知识更新方法。

核心思路：论文的核心思路是利用思维链（Chain-of-Thought, CoT）进行知识编辑。通过为输入生成CoT，并使用基于更新知识的CoT编辑器迭代地优化CoT过程，从而将新知识融入到LLM中。这种方法避免了直接修改模型参数，而是通过影响模型的推理过程来实现知识更新。

技术框架：EditCoT框架主要包含以下几个阶段：1) CoT生成：对于给定的输入，首先生成一个初始的思维链。2) CoT编辑：使用CoT编辑器，基于更新的知识，对生成的CoT进行迭代优化。CoT编辑器负责识别CoT中需要修改的部分，并根据新知识进行修正。3) 答案生成：基于编辑后的CoT，生成最终的答案。整个过程无需重新训练LLM，而是通过在推理过程中动态地融入新知识来实现知识更新。

关键创新：EditCoT的关键创新在于其利用CoT进行知识编辑的思想。与以往直接修改模型参数或依赖特定任务的知识编辑方法不同，EditCoT通过影响模型的推理过程来实现知识更新，从而提高了泛化能力和稳定性。此外，EditCoT的CoT编辑器能够迭代地优化CoT，从而更有效地融入新知识。

关键设计：CoT编辑器的设计是EditCoT的关键。具体实现细节未知，但可以推测其可能包含以下设计：1) 知识检索模块：用于从知识库中检索与当前CoT相关的知识。2) CoT修改模块：用于根据检索到的知识，修改CoT中的错误或不完整的部分。3) 迭代优化机制：通过多次迭代，逐步优化CoT，从而更有效地融入新知识。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

EditCoT在多种基准测试中取得了SOTA性能，并在泛化性、有效性和稳定性方面优于现有方法。具体性能数据未知，但摘要强调了其在多语言和多任务场景下的优越表现，表明EditCoT是一种有效的知识编辑方法。

🎯 应用场景

EditCoT可应用于需要频繁更新知识的场景，如问答系统、对话系统、信息检索等。例如，在医疗领域，可以利用EditCoT快速更新LLM的医学知识，使其能够回答最新的医学问题。该研究具有降低模型维护成本、提高知识更新效率的潜力，并可能促进LLM在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Knowledge Editing is a technique that updates large language models (LLMs) with new information to maintain their world knowledge. This approach avoids the need to rebuild the model from scratch, thereby addressing the high costs associated with frequent retraining. Among these, the in-context editing paradigm stands out for its effectiveness in integrating new knowledge while preserving the model's original capabilities. Despite its potential, existing in-context knowledge editing methods are often task-specific, focusing primarily on multi-hop QA tasks using structured knowledge triples. Moreover, their reliance on few-shot prompting for task decomposition makes them unstable and less effective in generalizing across diverse tasks. In response to these limitations, we propose EditCoT, a novel knowledge editing framework that flexibly and efficiently updates LLMs across various tasks without retraining. EditCoT works by generating a chain-of-thought (CoT) for a given input and then iteratively refining this CoT process using a CoT editor based on updated knowledge. We evaluate EditCoT across a diverse range of benchmarks, covering multiple languages and tasks. The results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance while offering superior generalization, effectiveness, and stability compared to existing methods, marking a significant advancement in the field of knowledge updating. The code and data of EditCoT are available at: https://github.com/bebr2/EditCoT .