Towards Unified Multimodal Editing with Enhanced Knowledge Collaboration

📄 arXiv: 2409.19872v3 📥 PDF

作者: Kaihang Pan, Zhaoyu Fan, Juncheng Li, Qifan Yu, Hao Fei, Siliang Tang, Richang Hong, Hanwang Zhang, Qianru Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2024-10-31)

备注: Accepted by NeurIPS 2024 (Spotlight)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

UniKE：通过增强知识协作实现统一的多模态编辑

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

关键词: 多模态学习 知识编辑 大型语言模型 知识表示 知识解耦

📋 核心要点

  1. 现有MLLM知识编辑方法难以兼顾可靠性、通用性和局部性，存在内在知识编辑和外部知识重组的优缺点。
  2. UniKE将内在知识编辑和外部知识重组统一为向量化的键值记忆，模拟人类认知的同化和顺应过程。
  3. UniKE通过解耦知识表示的语义空间和真实性空间，促进知识协作，实验验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)的快速发展也给有效的知识编辑带来了重大挑战。目前的方法，包括内在知识编辑和外部知识重组，各有优缺点，在应用于MLLM时，难以平衡可靠性、通用性和局部性等期望属性。本文提出了一种新的多模态编辑方法UniKE，它为内在知识编辑和外部知识重组建立了一个统一的视角和范式。两种类型的知识都被概念化为向量化的键值记忆，相应的编辑过程类似于人类认知的同化和顺应阶段，在相同的语义级别上进行。在这样一个统一的框架内，我们进一步通过将知识表示解耦到语义空间和真实性空间来促进知识协作。大量的实验验证了我们方法的有效性，该方法确保了编辑后的MLLM同时保持了卓越的可靠性、通用性和局部性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（MLLM）的知识编辑问题。现有方法，如内在知识编辑和外部知识重组，在可靠性、通用性和局部性之间难以取得平衡。内在知识编辑可能导致灾难性遗忘，而外部知识重组可能引入不相关的信息，影响模型的泛化能力。因此，如何设计一种既能准确修改模型知识，又能保持模型原有能力的方法是本研究要解决的核心问题。

核心思路：UniKE的核心思路是将内在知识编辑和外部知识重组统一到一个框架下，并将知识表示为向量化的键值记忆。通过类比人类认知的同化和顺应过程，将知识编辑视为在相同语义级别上的知识更新。此外，通过解耦知识表示的语义空间和真实性空间，可以更好地控制知识编辑的过程，避免引入错误或不相关的信息。这种统一的视角和知识解耦的设计旨在提高知识编辑的可靠性、通用性和局部性。

技术框架：UniKE的整体框架包含以下几个主要模块：1) 知识表示模块：将内在知识和外部知识都表示为向量化的键值记忆。2) 知识编辑模块：通过同化和顺应过程更新知识，其中同化是指将新知识融入现有知识体系，顺应是指调整现有知识体系以适应新知识。3) 知识解耦模块：将知识表示解耦为语义空间和真实性空间，以便更好地控制知识编辑的过程。4) 推理模块：使用编辑后的知识进行推理，生成最终的输出。

关键创新：UniKE最重要的技术创新点在于它将内在知识编辑和外部知识重组统一到一个框架下，并提出了知识解耦的概念。这种统一的视角和知识解耦的设计使得UniKE能够更好地平衡知识编辑的可靠性、通用性和局部性。与现有方法相比，UniKE不再局限于单一的知识编辑方式，而是能够根据具体情况灵活地选择合适的编辑策略。

关键设计：UniKE的关键设计包括：1) 键值记忆的表示方式：论文可能采用了某种特定的向量化方法来表示知识的键和值，例如使用预训练的语言模型或视觉模型提取特征。2) 同化和顺应过程的实现方式：论文可能设计了特定的损失函数或网络结构来实现同化和顺应过程，例如使用对比学习或注意力机制。3) 知识解耦的具体方法：论文可能使用某种分解技术将知识表示分解为语义空间和真实性空间，例如使用矩阵分解或自编码器。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UniKE在可靠性、通用性和局部性方面均优于现有方法。具体而言，UniKE在知识编辑的准确率上取得了显著提升，同时保持了模型在其他任务上的性能。此外，实验还验证了知识解耦的有效性，表明将知识表示解耦为语义空间和真实性空间可以提高知识编辑的质量。

🎯 应用场景

UniKE具有广泛的应用前景，可应用于各种需要知识编辑的多模态场景，例如：修复MLLM中的错误知识、更新MLLM的知识库、个性化MLLM的知识等。该研究的实际价值在于提高了MLLM的可靠性和可控性，使其能够更好地服务于人类。未来，UniKE可以进一步扩展到其他类型的知识编辑任务，例如：常识推理、因果推理等。

📄 摘要（原文）

The swift advancement in Multimodal LLMs (MLLMs) also presents significant challenges for effective knowledge editing. Current methods, including intrinsic knowledge editing and external knowledge resorting, each possess strengths and weaknesses, struggling to balance the desired properties of reliability, generality, and locality when applied to MLLMs. In this paper, we propose UniKE, a novel multimodal editing method that establishes a unified perspective and paradigm for intrinsic knowledge editing and external knowledge resorting. Both types of knowledge are conceptualized as vectorized key-value memories, with the corresponding editing processes resembling the assimilation and accommodation phases of human cognition, conducted at the same semantic levels. Within such a unified framework, we further promote knowledge collaboration by disentangling the knowledge representations into the semantic and truthfulness spaces. Extensive experiments validate the effectiveness of our method, which ensures that the post-edit MLLM simultaneously maintains excellent reliability, generality, and locality. The code for UniKE is available at \url{https://github.com/beepkh/UniKE}.