Lifelong Knowledge Editing requires Better Regularization
作者: Akshat Gupta, Phudish Prateepamornkul, Maochuan Lu, Ahmed Alaa, Thomas Hartvigsen, Gopala Anumanchipalli
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-02-03 (更新: 2025-05-21)
💡 一句话要点
提出MPES与范数约束正则化方法，解决终身知识编辑中的模型退化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识编辑 终身学习 正则化 模型退化 大型语言模型 微调 Frobenius范数约束
📋 核心要点
- 现有知识编辑方法在连续编辑时易发生模型退化，主要原因是内部激活的过度优化和编辑矩阵的范数增长。
- 论文提出最可能早期停止（MPES）和显式的Frobenius范数约束两种正则化技术，以缓解模型退化问题。
- 实验表明，所提方法能有效减轻模型退化，将编辑次数扩展到10,000次，同时减少编辑时间42-61%。
📝 摘要（中文）
知识编辑是提高大型语言模型事实性的有效方法，但最近的研究表明，在连续编辑过程中模型会显著退化。本文将流行的locate-then-edit方法形式化为一个两步微调过程，从而能够精确定位这种退化的根本原因。研究表明，模型退化是由于（1）内部激活的过度优化和（2）编辑矩阵的持续范数增长造成的。为了缓解这些问题，我们引入了两种正则化技术：（1）最可能早期停止（MPES）和（2）显式的Frobenius范数约束。实验证明，在编辑过程的关键点应用这些简单而有效的正则化技术可以显著减轻模型退化。结合这些正则化方法，可以将locate-then-edit方法扩展到10,000次编辑，同时将编辑时间减少42-61%。这些结果表明，有针对性的正则化对于终身知识编辑至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：知识编辑旨在修改大型语言模型中已有的知识，使其能够反映最新的信息。然而，现有的locate-then-edit方法在进行多次连续编辑后，模型性能会显著下降，出现“模型退化”现象。这种退化限制了知识编辑在实际应用中的可行性，因为真实世界的知识是不断更新的。
核心思路：论文的核心思路是通过正则化来约束模型的学习过程，防止过度优化和范数增长。具体来说，论文认为模型退化是由于内部激活的过度优化和编辑矩阵的持续范数增长造成的。因此，通过对这两个方面进行正则化，可以有效地缓解模型退化。
技术框架：论文将locate-then-edit方法形式化为一个两步微调过程。第一步是定位需要编辑的知识，第二步是修改模型参数以反映新的知识。论文提出的正则化方法主要应用于第二步，即修改模型参数的过程中。整体流程包括：1. 确定需要编辑的知识；2. 使用locate-then-edit方法进行编辑；3. 应用MPES和Frobenius范数约束进行正则化。
关键创新：论文的关键创新在于提出了两种简单而有效的正则化技术：最可能早期停止（MPES）和显式的Frobenius范数约束。MPES通过监控验证集上的性能，在模型达到最佳性能时停止训练，防止过度优化。Frobenius范数约束则直接限制编辑矩阵的范数增长，防止模型参数发生过大的变化。与现有方法相比，这些正则化技术更加简单有效，并且易于实现。
关键设计：MPES的关键在于确定何时停止训练。论文使用验证集上的困惑度（perplexity）作为性能指标，并在困惑度开始上升时停止训练。Frobenius范数约束的关键在于选择合适的约束阈值。论文通过实验确定了最佳的阈值范围。此外，论文还研究了在不同的模型层应用正则化方法的效果，发现对特定层进行正则化可以获得更好的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的MPES和Frobenius范数约束能够显著减轻模型退化。在进行10,000次编辑后，模型性能的下降幅度明显小于现有方法。此外，所提出的方法还能将编辑时间减少42-61%。这些结果表明，有针对性的正则化对于终身知识编辑至关重要。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要持续更新知识的大型语言模型，例如问答系统、对话系统和知识图谱。通过减轻模型退化，可以提高这些模型在实际应用中的可靠性和准确性，使其能够更好地适应不断变化的世界。
📄 摘要（原文）
Knowledge editing is a promising way to improve factuality in large language models, but recent studies have shown significant model degradation during sequential editing. In this paper, we formalize the popular locate-then-edit methods as a two-step fine-tuning process, allowing us to precisely identify the root cause of this degradation. We show that model degradation occurs due to (1) over-optimization of internal activations and (2) continuous norm-growth of edited matrices. To mitigate these issues, we introduce two regularization techniques: (1) Most-Probable Early Stopping (MPES) and (2) explicit Frobenius norm-constraint. We demonstrate that applying these simple yet effective regularization techniques at key points in the editing process can substantially mitigate model degradation. Combining these regularization methods enables scaling locate-then-edit methods to 10,000 edits while reducing editing time by 42-61%. These results show that targeted regularization is essential for lifelong knowledge editing.