On the Superimposed Noise Accumulation Problem in Sequential Knowledge Editing of Large Language Models

📄 arXiv: 2505.07899v2 📥 PDF

作者: Ding Cao, Yuchen Cai, Yuqing Huang, Xuesong He, Rongxi Guo, Guiquan Liu, Guangzhong Sun

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-11-27)

💡 一句话要点

提出DeltaEdit以解决大语言模型的噪声累积问题

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

关键词: 知识编辑 大语言模型 噪声累积 动态约束 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的顺序知识编辑方法在长期编辑后成功率显著下降，导致模型输出偏离目标。
  2. 论文提出的DeltaEdit方法通过动态正交约束策略，减少知识之间的冲突，从而提高编辑成功率。
  3. 实验结果显示，DeltaEdit在编辑性能上较最强基线提升了16.8%，有效解决了噪声累积问题。

📝 摘要（中文）

顺序知识编辑技术旨在以低成本持续更新大语言模型中的知识，以防止模型生成过时或错误的信息。然而，现有的顺序编辑方法在长期编辑后成功率显著下降。通过理论分析和实验，我们发现随着编辑次数的增加，模型输出逐渐偏离目标，导致编辑成功率下降。我们将此问题称为噪声累积问题。进一步分析表明，该问题与无关知识的错误激活及激活知识之间的冲突有关。基于此分析，提出了一种名为DeltaEdit的方法，通过动态正交约束策略减少知识之间的冲突。实验表明，DeltaEdit显著降低了噪声累积，实现了相较于最强基线16.8%的编辑性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在顺序知识编辑中出现的噪声累积问题。现有方法在进行多次编辑后，模型输出的准确性和一致性显著下降，导致编辑成功率降低。

核心思路：论文的核心思路是通过引入动态正交约束策略，减少知识之间的冲突，从而降低无关知识的激活对模型输出的干扰。这样的设计可以有效提高编辑的成功率和输出的准确性。

技术框架：DeltaEdit方法的整体架构包括知识编辑模块、动态约束模块和输出生成模块。知识编辑模块负责接收和处理编辑请求，动态约束模块通过正交约束策略调整知识激活，输出生成模块则基于调整后的知识生成最终输出。

关键创新：DeltaEdit的主要创新在于其动态正交约束策略，这一策略与现有方法的静态约束形成鲜明对比，能够更灵活地应对知识之间的冲突，从而有效减少噪声累积。

关键设计：在关键设计方面，DeltaEdit采用了特定的损失函数来平衡知识激活的相关性与冲突，同时在网络结构中引入了正交约束层，以确保知识激活的独立性和有效性。具体参数设置和训练策略在实验中进行了详细验证。

📊 实验亮点

实验结果表明，DeltaEdit在编辑性能上较最强基线提升了16.8%，显著降低了噪声累积问题。该方法的有效性通过多项实验得到了验证，显示出其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成以及知识管理等场景。通过提高大语言模型的知识编辑能力，DeltaEdit可以帮助这些系统更准确地更新和维护知识库，提升用户体验和信息准确性。未来，该方法可能在更广泛的人工智能应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Sequential knowledge editing techniques aim to continuously update knowledge in large language models at low cost, preventing models from generating outdated or incorrect information. However, existing sequential editing methods suffer from a significant decline in editing success rates after long-term editing. Through theoretical analysis and experiments, our findings reveal that as the number of edits increases, the model's output increasingly deviates from the desired target, leading to a drop in editing success rates. We refer to this issue as the superimposed noise accumulation problem. Our further analysis demonstrates that the problem is related to the erroneous activation of irrelevant knowledge and conflicts between activated knowledge. Based on this analysis, a method named DeltaEdit is proposed that reduces conflicts between knowledge through dynamic orthogonal constraint strategies. Experiments show that DeltaEdit significantly reduces superimposed noise, achieving a 16.8% improvement in editing performance over the strongest baseline.