CoME: An Unlearning-based Approach to Conflict-free Model Editing

📄 arXiv: 2502.15826v1 📥 PDF

作者: Dahyun Jung, Jaehyung Seo, Jaewook Lee, Chanjun Park, Heuiseok Lim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-20

备注: Accepted to NAACL 2025 main conference

💡 一句话要点

CoME：一种基于遗忘学习的无冲突模型编辑方法

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

关键词: 大型语言模型 模型编辑 知识冲突 遗忘学习 知识更新

📋 核心要点

  1. 现有模型编辑方法在更新LLM知识时，易受过时信息干扰，导致知识冲突，影响编辑准确性。
  2. CoME通过遗忘学习选择性移除LLM中过时的知识，从而减轻知识干扰，提升新知识整合效果。
  3. 实验表明，CoME能有效提升现有模型编辑方法的准确性和模型可靠性，并保持生成性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）常常保留着预训练阶段的过时或不正确信息，这降低了它们的可靠性。虽然已经开发出模型编辑方法来解决这些错误，而无需完全重新训练，但它们经常受到知识冲突的影响，即过时的信息会干扰新的知识。在这项工作中，我们提出了无冲突模型编辑（CoME），这是一个新颖的框架，通过选择性地移除过时的知识来提高LLMs中知识更新的准确性。CoME利用遗忘学习来减轻知识干扰，从而可以在不损害相关语言特征的情况下整合新信息。通过在GPT-J和LLaMA-3上使用Counterfact和ZsRE数据集进行的实验，我们证明了CoME在应用于现有编辑方法时，可以提高编辑准确性和模型可靠性。我们的结果表明，有针对性地移除过时的知识对于提高模型编辑效果和保持模型的生成性能至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在知识编辑过程中出现的知识冲突问题。现有的模型编辑方法虽然能够在不完全重新训练的情况下更新模型知识，但由于模型中仍然保留着过时的或不正确的信息，这些信息会干扰新知识的整合，导致编辑后的模型仍然会输出错误答案或产生其他不期望的行为。这种知识冲突是现有方法的一个主要痛点。

核心思路：CoME的核心思路是利用遗忘学习（Unlearning）来选择性地移除LLM中与待编辑知识相关的过时信息。通过有针对性地“忘记”旧知识，可以减少新旧知识之间的干扰，从而提高模型编辑的准确性和可靠性。这种方法的核心在于识别并移除那些可能与新知识产生冲突的旧知识。

技术框架：CoME框架主要包含两个阶段：知识遗忘阶段和知识编辑阶段。在知识遗忘阶段，CoME首先识别与待编辑知识相关的过时信息，然后利用遗忘学习技术将这些信息从模型中移除。在知识编辑阶段，CoME使用现有的模型编辑方法将新知识整合到模型中。这两个阶段协同工作，确保新知识能够有效地取代旧知识，而不会受到过时信息的干扰。

关键创新：CoME的关键创新在于将遗忘学习引入到模型编辑任务中。与以往只关注如何添加新知识的模型编辑方法不同，CoME强调在添加新知识之前，需要先移除可能产生冲突的旧知识。这种“先遗忘，后编辑”的策略能够有效地解决知识冲突问题，提高模型编辑的准确性和可靠性。

关键设计：CoME的具体实现细节取决于所使用的遗忘学习技术和模型编辑方法。一种可能的实现方式是使用基于梯度的遗忘学习方法，通过计算梯度并更新模型参数来移除过时信息。在知识编辑阶段，可以使用现有的模型编辑方法，如Knowledge Editor或MEMIT。关键在于如何有效地识别与待编辑知识相关的过时信息，并设计合适的损失函数来指导遗忘学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoME在GPT-J和LLaMA-3模型上，使用Counterfact和ZsRE数据集时，能够显著提高现有模型编辑方法的准确性和可靠性。具体来说，CoME能够减少知识冲突，提高编辑后的模型在相关任务上的性能，并保持模型的生成能力。实验数据表明，CoME在编辑准确率方面相比基线方法有显著提升。

🎯 应用场景

CoME具有广泛的应用前景，例如可以用于修复LLM中的错误信息，更新LLM的知识库，提高LLM在特定领域的专业能力。此外，CoME还可以用于构建更加可靠和可信赖的LLM，从而促进LLM在各个领域的应用，例如智能客服、自动翻译、内容生成等。该研究的未来影响在于，它为解决LLM的知识冲突问题提供了一种新的思路，有望推动模型编辑技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) often retain outdated or incorrect information from pre-training, which undermines their reliability. While model editing methods have been developed to address such errors without full re-training, they frequently suffer from knowledge conflicts, where outdated information interferes with new knowledge. In this work, we propose Conflict-free Model Editing (CoME), a novel framework that enhances the accuracy of knowledge updates in LLMs by selectively removing outdated knowledge. CoME leverages unlearning to mitigate knowledge interference, allowing new information to be integrated without compromising relevant linguistic features. Through experiments on GPT-J and LLaMA-3 using Counterfact and ZsRE datasets, we demonstrate that CoME improves both editing accuracy and model reliability when applied to existing editing methods. Our results highlight that the targeted removal of outdated knowledge is crucial for enhancing model editing effectiveness and maintaining the model's generative performance.