An Information-Theoretic Framework for Robust Large Language Model Editing

📄 arXiv: 2512.16227v1 📥 PDF

作者: Qizhou Chen, Chengyu Wang, Taolin Zhang, Xiaofeng He

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-18

💡 一句话要点

提出基于信息瓶颈的IBKE框架，用于稳健的大语言模型知识编辑。

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

关键词: 大语言模型 知识编辑 信息瓶颈 模型更新 梯度引导

📋 核心要点

  1. 现有模型编辑方法泛化能力弱，易产生副作用，限制了实际应用。
  2. 提出基于信息瓶颈理论的IBKE框架，压缩并隔离关键信息，减少对无关行为的干扰。
  3. 实验表明，IBKE在多个LLM架构和基准测试中表现出最先进的准确性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为科学、技术和社会中不可或缺的工具，推动了各个领域的变革性进步。然而，这些模型中的错误或过时信息可能会损害其准确性并限制其安全部署。开发有效的策略来更新模型知识，而无需全面重新训练的成本和中断，仍然是一项关键挑战。目前的模型编辑技术经常难以将更正推广到狭窄领域之外，导致意想不到的后果并限制了它们的实际影响。本文介绍了一种基于信息瓶颈理论的LLM编辑新框架。该方法精确地压缩和隔离了通用知识校正所需的基本信息，同时最大限度地减少了对不相关模型行为的干扰。在此基础上，我们提出了信息瓶颈知识编辑器（IBKE），它利用紧凑的潜在表示来指导基于梯度的更新，从而实现稳健且广泛适用的模型编辑。我们在多个LLM架构和标准基准任务上验证了IBKE的有效性，证明了其最先进的准确性以及编辑的改进的通用性和特异性。这些发现为开放域知识编辑建立了一个理论上合理且实用的范例，提高了LLM在实际应用中的效用和可信度。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型知识编辑方法，难以在保证编辑准确性的同时，避免对模型其他知识的干扰，即泛化能力不足。具体来说，模型编辑容易出现“幻觉”或“灾难性遗忘”等问题，影响模型的可靠性和安全性。

核心思路：论文的核心思路是利用信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）理论，在编辑过程中，只保留与待编辑知识相关的最少信息，从而避免对模型其他部分产生不必要的修改。通过压缩和隔离关键信息，提高编辑的精确性和泛化能力。

技术框架：IBKE框架主要包含以下几个阶段：1) 知识表示：将需要编辑的知识表示为紧凑的潜在向量。2) 信息瓶颈压缩：利用信息瓶颈原理，压缩潜在向量，只保留与编辑任务最相关的信息。3) 梯度引导：使用压缩后的潜在向量引导梯度更新，从而实现知识编辑。4) 模型更新：利用梯度更新模型参数，完成知识编辑。

关键创新：IBKE的关键创新在于将信息瓶颈理论引入到大语言模型编辑中。通过信息瓶颈的压缩，可以有效地隔离和提取与编辑任务相关的关键信息，从而避免对模型其他知识的干扰。这与传统的直接修改模型参数的方法有本质区别，后者容易导致模型性能下降或产生副作用。

关键设计：IBKE的关键设计包括：1) 潜在表示的选择：选择合适的潜在表示方法，例如自编码器或变分自编码器，以有效地表示知识。2) 信息瓶颈的实现：使用合适的损失函数来约束潜在向量的信息量，例如互信息损失或KL散度损失。3) 梯度引导策略：设计有效的梯度引导策略，以确保梯度更新能够准确地修改模型参数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，IBKE在多个LLM架构和标准基准任务上取得了最先进的性能。与现有方法相比，IBKE在编辑准确性、泛化能力和特异性方面均有显著提升。具体数据需要在论文中查找，但摘要中明确指出IBKE达到了state-of-the-art的水平。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要知识更新的大语言模型应用场景，例如：智能客服、知识问答、内容生成等。通过IBKE框架，可以高效、准确地更新模型知识，提高模型的可靠性和安全性，从而更好地服务于实际应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become indispensable tools in science, technology, and society, enabling transformative advances across diverse fields. However, errors or outdated information within these models can undermine their accuracy and restrict their safe deployment. Developing efficient strategies for updating model knowledge without the expense and disruption of full retraining remains a critical challenge. Current model editing techniques frequently struggle to generalize corrections beyond narrow domains, leading to unintended consequences and limiting their practical impact. Here, we introduce a novel framework for editing LLMs, grounded in information bottleneck theory. This approach precisely compresses and isolates the essential information required for generalizable knowledge correction while minimizing disruption to unrelated model behaviors. Building upon this foundation, we present the Information Bottleneck Knowledge Editor (IBKE), which leverages compact latent representations to guide gradient-based updates, enabling robust and broadly applicable model editing. We validate IBKE's effectiveness across multiple LLM architectures and standard benchmark tasks, demonstrating state-of-the-art accuracy and improved generality and specificity of edits. These findings establish a theoretically principled and practical paradigm for open-domain knowledge editing, advancing the utility and trustworthiness of LLMs in real-world applications.