Resolving UnderEdit & OverEdit with Iterative & Neighbor-Assisted Model Editing
作者: Bhiman Kumar Baghel, Emma Jordan, Zheyuan Ryan Shi, Xiang Lorraine Li
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-10-01)
备注: Accepted at EMNLP 2025 as Findings
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出迭代与邻域辅助模型编辑方法，解决LLM知识更新中的欠编辑与过度编辑问题
🎯 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 知识更新 迭代学习 邻域辅助
📋 核心要点
- 现有模型编辑方法在知识更新时面临欠编辑（知识注入失败）和过度编辑（影响无关知识）的挑战。
- 论文提出迭代模型编辑和邻域辅助模型编辑，分别通过多次编辑和引入邻域知识来解决上述问题。
- 实验结果表明，该方法在多个LLM和基准测试中显著降低了欠编辑和过度编辑的程度，提升了编辑性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）被广泛应用于下游任务，但通过重新训练或微调来保持其知识的最新状态通常计算成本高昂。模型编辑提供了一种更有效的替代方案，通过更新目标参数子集来实现，这通常遵循定位和编辑的范例。尽管具有这种效率，但现有方法存在局限性：编辑可能无法注入知识（欠编辑），或者无意中破坏不相关的相邻知识（过度编辑）。为了应对这些挑战，我们提出了两种互补的方法：迭代模型编辑，它应用连续编辑来减轻欠编辑；以及邻域辅助模型编辑，它在编辑过程中结合邻域知识以减少过度编辑。我们广泛的实验表明，这些技术提高了跨多个LLM、算法和基准的编辑性能，将欠编辑减少高达38个百分点，并将过度编辑减少高达6个百分点，同时保持对任何定位和编辑方法的广泛适用性。我们在https://github.com/bhimanbaghel/ResolveUnderOverEdit上发布了我们的代码。
🔬 方法详解
问题定义：现有模型编辑方法在更新LLM知识时，存在两个主要问题。一是“欠编辑”（UnderEdit），即编辑操作未能成功将新知识注入模型。二是“过度编辑”（OverEdit），即编辑操作意外地破坏了模型中与目标知识无关的其他知识。现有方法通常只关注单个编辑步骤，缺乏对编辑效果的细致控制，导致上述问题难以避免。
核心思路：论文的核心思路是分别针对欠编辑和过度编辑问题，提出互补的解决方案。针对欠编辑，采用迭代编辑的思想，多次对同一知识进行编辑，直到模型能够正确回答相关问题。针对过度编辑，则在编辑过程中考虑邻域知识，避免对相关但不相同的知识造成影响。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：迭代模型编辑和邻域辅助模型编辑。迭代模型编辑模块通过监控编辑后的模型性能，决定是否需要进行额外的编辑迭代。邻域辅助模型编辑模块则在编辑过程中，利用邻域知识来约束参数更新，从而减少对无关知识的影响。这两个模块可以独立使用，也可以结合使用，以达到更好的编辑效果。
关键创新：论文的关键创新在于提出了迭代编辑和邻域辅助编辑两种互补的策略，并将其应用于模型编辑任务中。迭代编辑通过多次尝试来确保知识的成功注入，而邻域辅助编辑则通过考虑邻域知识来避免对无关知识的破坏。这种结合考虑了编辑的完整性和精确性，从而提高了编辑的整体性能。
关键设计：在迭代模型编辑中，需要设计一个合适的停止准则，以避免过度编辑。论文可能采用验证集或置信度阈值来判断编辑是否成功。在邻域辅助模型编辑中，需要定义邻域知识，并设计一种方法将其融入到编辑过程中。例如，可以使用知识图谱或语义相似度来确定邻域知识，并使用正则化或对抗训练来约束参数更新。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的迭代模型编辑和邻域辅助模型编辑方法能够显著降低欠编辑和过度编辑的程度。具体而言，欠编辑最多降低了38个百分点，过度编辑最多降低了6个百分点。这些提升在多个LLM、算法和基准测试中都得到了验证，表明该方法具有广泛的适用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要快速更新知识的LLM应用场景，例如问答系统、对话机器人和信息检索系统。通过高效的模型编辑，可以避免耗时的模型重训练，从而快速适应新的信息和用户需求。该方法还有助于提高LLM的可控性和可解释性，使其能够更好地服务于人类。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are widely deployed in downstream tasks, but keeping their knowledge up-to-date via retraining or fine-tuning is often computationally expensive. Model editing provides a more efficient alternative by updating a targeted subset of parameters, which often follows the locate-and-edit paradigm. Despite this efficiency, existing methods are limited: edits may fail to inject knowledge (UnderEdit) or unintentionally disrupt unrelated neighboring knowledge (OverEdit). To address these challenges, we propose two complementary methods: iterative model editing, which applies successive edits to mitigate UnderEdit, and neighbor-assisted model editing, which incorporates neighboring knowledge during editing to reduce OverEdit. Our extensive experiments show that these techniques improve editing performance across multiple LLMs, algorithms, and benchmarks, reducing UnderEdit by up to 38 percentage points and OverEdit by up to 6, while remaining broadly applicable to any locate-and-edit method. We release our code at https://github.com/bhimanbaghel/ResolveUnderOverEdit.