Latent Knowledge Scalpel: Precise and Massive Knowledge Editing for Large Language Models

📄 arXiv: 2508.03741v1 📥 PDF

作者: Xin Liu, Qiyang Song, Shaowen Xu, Kerou Zhou, Wenbo Jiang, Xiaoqi Jia, Weijuan Zhang, Heqing Huang, Yakai Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-08-01

备注: Accepted by ECAI 2025 - 28th European Conference on Artificial Intelligence

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LKS：通过操纵LLM内部知识实现精确和大规模的知识编辑

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

关键词: 大型语言模型 知识编辑 超网络 潜在知识 模型修正

📋 核心要点

  1. 现有模型编辑方法难以同时处理大量事实性知识的编辑，且可能损害LLM的通用能力。
  2. LKS通过轻量级超网络操纵特定实体的潜在知识，实现精确和大规模的知识编辑。
  3. 实验表明，LKS在编辑10,000个知识点的情况下，仍能有效编辑并保持LLM的通用能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常保留了预训练中不准确或过时的信息，导致推理过程中出现错误的预测或有偏差的输出。现有的模型编辑方法虽然可以解决这个问题，但难以同时编辑大量的 factual 信息，并且可能会损害模型的一般能力。本文通过实证研究表明，编辑 LLMs 的内部表示，并以类似于编辑自然语言输入的方式替换实体是可行的。基于此，我们提出了一种名为 Latent Knowledge Scalpel (LKS) 的 LLM 编辑器，它通过轻量级的超网络来操纵特定实体的潜在知识，从而实现精确和大规模的编辑。在 Llama-2 和 Mistral 上进行的实验表明，即使同时编辑的数量达到 10,000 个，LKS 也能有效地执行知识编辑，同时保持编辑后的 LLMs 的一般能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的知识不准确或过时的问题。现有模型编辑方法在处理大规模知识编辑时面临挑战，并且可能损害LLMs的泛化能力。因此，如何高效、精确地编辑LLMs中的知识，同时保持其通用能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是，通过操纵LLMs的内部表示（latent knowledge）来实现知识编辑。作者受到自然语言编辑的启发，认为可以像编辑自然语言输入一样，编辑LLMs内部的实体表示。通过修改这些内部表示，可以改变LLMs对特定事实的认知，从而实现知识编辑。

技术框架：LKS (Latent Knowledge Scalpel) 的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 确定需要编辑的实体；2) 利用轻量级超网络学习如何操纵与这些实体相关的潜在知识；3) 将学习到的操纵应用于LLM的内部表示，从而实现知识编辑。超网络的作用是生成用于修改LLM内部表示的参数。

关键创新：LKS的关键创新在于其利用轻量级超网络来操纵LLM的潜在知识。与现有方法相比，LKS不需要修改LLM的全部参数，而是专注于修改与特定实体相关的内部表示。这种方法可以实现更精确、更高效的知识编辑，并且可以更好地保持LLM的通用能力。此外，LKS能够处理大规模的知识编辑任务，这在以前的方法中是难以实现的。

关键设计：LKS的关键设计包括：1) 轻量级超网络的设计，它需要足够小，以避免引入过多的计算开销，但同时需要足够强大，以有效地操纵LLM的内部表示；2) 损失函数的设计，用于训练超网络，目标是使编辑后的LLM能够产生正确的输出，同时保持其通用能力。具体的参数设置和网络结构可能因不同的LLM和编辑任务而异，但核心思想是利用超网络来学习如何修改LLM的内部表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LKS在Llama-2和Mistral模型上表现出色，即使同时编辑10,000个知识点，也能有效执行知识编辑，并保持LLM的通用能力。这表明LKS具有很强的可扩展性和实用性，能够应对大规模知识编辑的挑战。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要知识更新或修正的场景，例如：修正LLM中关于历史事件的错误信息，更新LLM中关于人物关系的错误认知，以及纠正LLM在特定领域的偏见。这项技术可以提高LLM的可靠性和准确性，使其在信息检索、问答系统、内容生成等领域更具价值。未来，该技术可以进一步扩展到多模态LLM，实现对图像、视频等信息的知识编辑。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) often retain inaccurate or outdated information from pre-training, leading to incorrect predictions or biased outputs during inference. While existing model editing methods can address this challenge, they struggle with editing large amounts of factual information simultaneously and may compromise the general capabilities of the models. In this paper, our empirical study demonstrates that it is feasible to edit the internal representations of LLMs and replace the entities in a manner similar to editing natural language inputs. Based on this insight, we introduce the Latent Knowledge Scalpel (LKS), an LLM editor that manipulates the latent knowledge of specific entities via a lightweight hypernetwork to enable precise and large-scale editing. Experiments conducted on Llama-2 and Mistral show even with the number of simultaneous edits reaching 10,000, LKS effectively performs knowledge editing while preserving the general abilities of the edited LLMs. Code is available at: https://github.com/Linuxin-xxx/LKS.