One for All: Update Parameterized Knowledge Across Multiple Models
作者: Weitao Ma, Xiyuan Du, Xiaocheng Feng, Lei Huang, Yichong Huang, Huiyi Zhang, Xiaoliang Yang, Baohang Li, Xiachong Feng, Ting Liu, Bing Qin
分类: cs.CL
发布日期: 2025-06-01
备注: ACL 2025 (Main Conference)
💡 一句话要点
提出OnceEdit，通过插件式模型实现多模型间知识更新的稳定性和效率。
🎯 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 模型集成 插件式模型 动态权重 多模型更新 知识更新 语言模型
📋 核心要点
- 现有知识编辑方法主要针对单个模型，难以高效地更新多个模型并适应新模型。
- OnceEdit采用插件式模型作为编辑模块，通过模型集成实现跨多个模型的知识更新。
- 实验表明，OnceEdit在多种LLM上优于现有方法，并具有更高的编辑效率和适应性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）蕴含丰富的世界知识，但难以保持知识的时效性，常导致错误和幻觉。知识编辑提供了一种高效的替代方案，通过更新特定的模型参数来实现有针对性的修改，避免了重新训练整个模型。然而，现有方法主要关注单个模型，在高效更新多个模型和适应新模型方面存在挑战。为了解决这个问题，我们提出OnceEdit，一种新颖的基于集成的方案，它采用插件式模型作为编辑模块，从而实现跨多个模型的稳定知识更新。基于模型集成，OnceEdit引入了两个关键机制来增强其有效性。首先，我们引入了一种动态权重机制，通过\weight token来区分与编辑相关和非编辑相关的实例，确保充分利用来自集成模型的知识。其次，我们结合了一种集成增强机制，以减轻模型集成技术中固有的对中心模型的过度依赖，使其更适合知识编辑。在各种LLM上的大量实验表明，OnceEdit始终优于现有方法，同时实现了卓越的编辑效率。进一步的分析证实了其在多模型编辑场景中的适应性和稳定性。我们的代码将会开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）知识更新的难题，特别是如何高效且稳定地在多个模型间同步知识。现有知识编辑方法主要针对单个模型进行参数更新，无法有效应对需要同时更新多个模型或快速适应新模型的场景。这些方法在多模型场景下的效率和泛化能力都存在瓶颈。
核心思路：OnceEdit的核心思路是利用模型集成，将知识编辑任务转移到一个独立的、可插拔的编辑模块上。通过这种方式，可以避免直接修改每个模型的参数，从而实现知识在多个模型间的快速同步和泛化。该方法旨在提高知识编辑的效率、稳定性和可扩展性。
技术框架：OnceEdit的技术框架主要包含以下几个模块：1) 基础模型集成：将多个需要更新知识的LLM集成在一起。2) 插件式编辑模块：一个独立的模型，负责接收编辑指令并生成更新后的知识。3) 动态权重机制：通过引入\weight token，区分与编辑相关和非编辑相关的实例，动态调整各个模型的权重。4) 集成增强机制：缓解模型集成中对中心模型的过度依赖，提高整体的鲁棒性。整个流程是，输入编辑指令后，插件式编辑模块生成更新后的知识，然后通过动态权重机制和集成增强机制，将更新后的知识融入到集成的LLM中。
关键创新：OnceEdit的关键创新在于其插件式的编辑模块和动态权重机制。插件式编辑模块使得知识更新不再依赖于修改每个模型的参数，而是通过一个独立的模块进行，大大提高了效率和可扩展性。动态权重机制则能够根据输入实例的特点，动态调整各个模型的权重，从而更好地利用集成模型的知识。
关键设计：动态权重机制通过引入\weight token来实现，该token用于区分与编辑相关和非编辑相关的实例。具体来说，模型会学习根据输入实例的特征，为\weight token赋予不同的权重，从而控制各个模型在生成过程中的贡献。集成增强机制的具体实现细节未知，但其目标是减轻对中心模型的过度依赖，提高整体的鲁棒性。损失函数和网络结构等其他技术细节在论文中未详细说明，有待进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
OnceEdit在多种LLM上进行了广泛的实验，结果表明其性能始终优于现有方法。具体的数据和对比基线在摘要中没有给出，但强调了其在编辑效率和多模型编辑场景中的适应性和稳定性方面的优势。实验结果证实了OnceEdit在知识编辑方面的有效性和优越性。
🎯 应用场景
OnceEdit在需要快速更新和同步知识的多个大型语言模型场景中具有广泛的应用前景。例如，可以应用于智能客服、知识图谱更新、新闻摘要等领域，帮助模型及时获取最新的信息，提高其准确性和可靠性。该研究对于构建更加智能和可靠的AI系统具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) encode vast world knowledge but struggle to stay up-to-date, often leading to errors and hallucinations. Knowledge editing offers an efficient alternative to retraining, enabling targeted modifications by updating specific model parameters. However, existing methods primarily focus on individual models, posing challenges in efficiently updating multiple models and adapting to new models. To address this, we propose OnceEdit, a novel ensemble-based approach that employs a plug-in model as the editing module, enabling stable knowledge updates across multiple models. Building on the model ensemble, OnceEdit introduces two key mechanisms to enhance its effectiveness. First, we introduce a dynamic weight mechanism through a \weight token for distinguishing between edit-related and non-edit-related instances, ensuring the appropriate utilization of knowledge from integrated models. Second, we incorporate an ensemble enhancement mechanism to mitigate the excessive reliance on the central model inherent in the model ensemble technique, making it more suitable for knowledge editing. Extensive experiments on diverse LLMs demonstrate that OnceEdit consistently outperforms existing methods while achieving superior editing efficiency. Further analysis confirms its adaptability and stability in multi-model editing scenarios. Our code will be available.