On the Superimposed Noise Accumulation Problem in Sequential Knowledge Editing of Large Language Models
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以解决大语言模型序贯知识编辑中的噪声累积问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识编辑 大型语言模型 序贯学习 噪声累积 正交约束 知识更新 持续学习
📋 核心要点
- 现有序贯知识编辑方法在长期编辑后，编辑成功率显著下降，面临叠加噪声累积问题。
- DeltaEdit通过动态正交约束策略，减少知识之间的冲突，从而降低叠加噪声。
- 实验结果表明，DeltaEdit显著提升了编辑性能，相较于最强基线提升了16.8%。
📝 摘要（中文）
序贯知识编辑技术旨在以低成本持续更新大型语言模型中的知识，防止模型生成过时或不正确的信息。然而，现有的序贯编辑方法在长期编辑后，编辑成功率会显著下降。通过理论分析和实验，我们发现随着编辑次数的增加，模型的输出越来越偏离期望的目标，导致编辑成功率下降。我们将这个问题称为叠加噪声累积问题。进一步的分析表明，该问题与不相关知识的错误激活以及激活知识之间的冲突有关。基于此分析，我们提出了一种名为DeltaEdit的方法，该方法通过动态正交约束策略来减少知识之间的冲突。实验表明，DeltaEdit显著减少了叠加噪声，与最强的基线相比，编辑性能提高了16.8%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在进行序贯知识编辑时出现的“叠加噪声累积”问题。现有方法在经过多次连续编辑后，模型的输出会逐渐偏离预期，导致编辑成功率显著下降。这种现象是由于多次编辑引入的噪声相互叠加造成的。
核心思路：论文的核心思路是通过减少知识之间的冲突来降低叠加噪声。具体来说，当模型尝试更新某个知识时，可能会错误地激活其他不相关的知识，或者激活的知识之间存在冲突，从而导致输出偏离预期。DeltaEdit旨在通过约束不同知识的表示，使其尽可能正交，从而减少这种冲突。
技术框架：DeltaEdit的技术框架主要包含以下几个步骤：首先，确定需要编辑的知识；然后，利用动态正交约束策略，调整模型参数，使得新知识的表示与已存在知识的表示尽可能正交；最后，评估编辑后的模型性能。整个过程是一个迭代的过程，可以持续地对模型进行知识更新。
关键创新：DeltaEdit的关键创新在于提出了动态正交约束策略。与以往的知识编辑方法不同，DeltaEdit不仅关注如何将新知识注入模型，更关注如何避免新知识与已有知识之间的冲突。通过动态地调整正交约束的强度，DeltaEdit可以在保证新知识有效性的同时，最大限度地减少对已有知识的影响。
关键设计：DeltaEdit的关键设计在于动态正交约束的实现。具体来说，论文可能使用了某种损失函数来衡量不同知识表示之间的正交性，并将其加入到模型的训练目标中。此外，论文还可能设计了一种机制来动态地调整正交约束的强度，例如，根据编辑次数或模型性能来调整约束的权重。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节需要在论文中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DeltaEdit在序贯知识编辑任务中取得了显著的性能提升。与最强的基线方法相比，DeltaEdit的编辑性能提高了16.8%，表明其能够有效地减少叠加噪声，并提高知识编辑的成功率。这些结果验证了DeltaEdit的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要持续更新知识的大型语言模型，例如聊天机器人、问答系统和知识图谱。通过DeltaEdit，可以更有效地对这些模型进行知识编辑，使其能够及时反映最新的信息，并避免产生错误或过时的回答。这对于提高模型的实用性和可靠性具有重要意义。
📄 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techniques aim to continuously update knowledge in large language models at low cost, preventing models from generating outdated or incorrect information.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.