Resolving Editing-Unlearning Conflicts: A Knowledge Codebook Framework for Large Language Model Updating

📄 arXiv: 2502.00158v1 📥 PDF

作者: Binchi Zhang, Zhengzhang Chen, Zaiyi Zheng, Jundong Li, Haifeng Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-31

💡 一句话要点

提出LOKA：基于知识代码本框架解决大语言模型更新中的编辑-遗忘冲突

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

关键词: 大语言模型 知识更新 知识编辑 知识遗忘 代码本 冲突解决

📋 核心要点

  1. 现有LLM更新方法在知识存储上存在不足，要么过于稀疏，要么过于密集，导致更新效率低下。
  2. LOKA框架通过知识代码本存储更新知识，利用相似性感知映射将相关知识聚类到同一记忆中。
  3. LOKA采用特定任务和多任务记忆，并使用冲突分数引导，有效解决了编辑和遗忘之间的任务冲突。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通过编码广泛的人类知识在自然语言处理方面表现出色，但其效用依赖于随着知识演进而进行的及时更新。更新LLMs同时涉及两个关键任务：遗忘以删除不需要的知识，以及编辑以整合新信息。现有方法面临两个主要挑战：无效的知识存储（过于稀疏或过于密集）以及编辑和遗忘之间的任务冲突，这已通过我们的理论和实验结果得到验证。为了解决这些问题，我们提出LOKA，这是一个基于知识代码本的LLM更新的无冲突框架。在训练期间，更新的知识存储在多个代码本记忆中。为了优化知识存储，一种感知相似性的知识映射确保相关的知识片段被聚类并分配到相同的记忆中。此外，LOKA通过采用由冲突分数引导的特定任务和多任务记忆来解决任务冲突。在推理阶段，LOKA从代码本中检索最相关的记忆并将其插入到原始LLM中以应用更新的知识。一个基于学习的路由器控制代码本激活以进一步提高知识利用率。广泛的实验证明了LOKA在LLM知识更新任务中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型更新方法在处理知识编辑（添加新知识）和知识遗忘（删除旧知识）时存在冲突。传统的微调方法容易导致灾难性遗忘，而其他方法则可能无法有效地存储和检索知识，导致更新效果不佳。核心痛点在于如何高效地存储知识更新，并避免编辑和遗忘任务之间的相互干扰。

核心思路：LOKA的核心思路是利用知识代码本（Knowledge Codebook）来存储和管理知识更新。通过将知识更新存储在多个代码本记忆中，并使用相似性感知的知识映射，LOKA能够将相关的知识片段聚类到一起，从而提高知识检索的效率。此外，LOKA还引入了任务特定的记忆和多任务记忆，并使用冲突分数来指导记忆的选择，从而解决编辑和遗忘任务之间的冲突。

技术框架：LOKA框架主要包含以下几个模块：1) 知识编码器：将知识更新编码成向量表示。2) 知识代码本：由多个记忆单元组成，用于存储知识更新。3) 相似性感知知识映射：将相关的知识片段映射到同一个记忆单元中。4) 任务特定和多任务记忆：用于存储特定任务和多任务的知识更新，并解决编辑和遗忘任务之间的冲突。5) 路由器：根据输入选择激活哪个代码本记忆。6) 知识融合模块：将检索到的知识更新与原始LLM进行融合。

关键创新：LOKA的关键创新在于其知识代码本的设计和冲突解决机制。传统的知识更新方法通常将所有知识更新存储在一个单一的记忆单元中，这容易导致知识的混淆和冲突。LOKA通过将知识更新存储在多个代码本记忆中，并使用相似性感知的知识映射，实现了知识的有效组织和管理。此外，LOKA还通过任务特定和多任务记忆以及冲突分数，有效地解决了编辑和遗忘任务之间的冲突。

关键设计：LOKA的关键设计包括：1) 相似性度量：使用余弦相似度等方法来度量知识片段之间的相似性。2) 冲突分数：用于衡量编辑和遗忘任务之间的冲突程度，并指导记忆的选择。3) 路由器：使用一个学习到的神经网络来根据输入选择激活哪个代码本记忆。4) 损失函数：包括知识重建损失、相似性损失和冲突损失，用于训练LOKA框架。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LOKA在知识更新任务上显著优于现有方法。具体来说，LOKA在编辑任务上的准确率提高了X%，在遗忘任务上的成功率提高了Y%。此外，LOKA还能够有效地解决编辑和遗忘任务之间的冲突，从而提高了整体的知识更新效果。（具体数值未知，需参考论文）

🎯 应用场景

LOKA框架可应用于各种需要持续知识更新的大语言模型应用场景，例如：问答系统、对话系统、知识图谱构建、信息检索等。通过LOKA，LLM可以及时学习新的知识，纠正错误的知识，并适应不断变化的世界，从而提高其在实际应用中的性能和可靠性。该研究对于提升LLM的实用性和生命力具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel in natural language processing by encoding extensive human knowledge, but their utility relies on timely updates as knowledge evolves. Updating LLMs involves two key tasks simultaneously: unlearning to remove unwanted knowledge and editing to incorporate new information. Existing methods face two major challenges: ineffective knowledge storage (either too sparse or too dense) and task conflicts between editing and unlearning, as validated through our theoretical and experimental results. To address these issues, we propose LOKA, a conflict-free framework for LLM updating based on a knowledge codebook. During training, updated knowledge is stored in multiple codebook memories. To optimize knowledge storage, a similarity-aware knowledge mapping ensures that related knowledge pieces are clustered and allocated to the same memory. Additionally, LOKA resolves task conflicts by employing task-specific and multi-task memories guided by a conflict score. In the inference stage, LOKA retrieves the most relevant memory from the codebook and plugs it into the original LLM to apply the updated knowledge. A learning-based router controls codebook activation to further improve knowledge utilization. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of LOKA in LLM knowledge updating tasks.