通过关系视角评估语言模型中的知识编辑
评估大型语言模型的知识编辑能力和知识迁移效果的新基准 Eva-KELLM，采用原始文档进行知识编辑，从多个角度评估其效果，研究发现当前使用原始文档进行知识编辑的方法在处理修改后的知识以及跨语言知识迁移时效果不佳。
Aug, 2023
知识编辑通过在大型语言模型中更新知识来防止其过时。本文提出一种新的任务设置：事件级别知识编辑，通过将新事件直接编辑到大型语言模型中来改进传统的三元组级别编辑。我们构建了一个高质量的事件级别编辑基准 ELKEN，其中包括 1,515 个事件编辑、6,449 个关于事实知识的问题和 10,150 个关于未来趋势的问题。我们系统评估了各种知识编辑方法和大型语言模型在这个基准上的性能，并发现 ELKEN 对现有知识编辑方法提出了显著挑战。我们的代码和数据集已公开发布，以促进进一步的研究。
Feb, 2024
通过引入理论框架和新任务，分析了现有的知识编辑方法存在的问题，并提出了一种更有效的事件驱动知识编辑方法，解决了编辑边界的不确定性和相关知识的模糊性，从而提高编辑模型的准确性。
Feb, 2024
知识编辑目标是将知识更新注入语言模型中以保持其正确性和最新性。然而，当前的评估策略明显不实用：它们仅以精心策划的结构化事实（包含主语、关系和宾语的三元组）进行更新，而真实世界的知识更新通常出现在无结构的文本中，如新闻文章。本文提出一个新的基准，无结构知识编辑（Unstructured Knowledge Editing，简称 UKE），直接使用无结构的文本作为知识更新进行编辑性能评估，从而避免了繁琐的结构化事实构建，并实现了高效和响应性的知识编辑，成为一个更实用的基准。我们在新构建的数据集上进行了广泛的实验，并证明 UKE 对于最先进的知识编辑方法构成了重大挑战，导致它们的性能显著下降。我们进一步展示，即使将三元组提取为结构化事实，这个挑战仍然存在。我们的分析揭示了激励未来 UKE 研究的关键见解，以实现更实用的知识编辑。
Feb, 2024
当前研究主要关注白盒大语言模型（LLMs）编辑，忽略了一个重要的场景：黑盒 LLMs 编辑，其中 LLMs 通过接口进行访问，仅有文本输出可用。为了解决现有评估不适用于黑盒 LLMs 编辑且不具备全面性的局限性，我们提出了一个多角度评估框架，首次加入了风格保留的评估。为了解决当前方法中的编辑数据隐私泄露和过度编辑风格的问题，我们引入了一种新的 postEdit 框架，通过下游后处理解决隐私问题，并通过细粒度编辑保持文本风格一致。两个基准实验和分析表明，postEdit 超过了所有对比基准并实现了强大的泛化性能，特别是在风格保留上获得了巨大的提升（平均提高了 20.82%）。
Feb, 2024
大型语言模型 (Large Language Models) 在理解和生成与人类交流非常相似的文本方面表现出非凡的能力。然而，由于其广泛的参数化，训练过程中存在重大的计算需求限制。这种挑战由于世界的动态性而进一步加剧，需要经常更新 LLM 以纠正过时的信息或整合新知识，从而确保它们持续具有相关性。近年来，对于即时修改模型的高效轻量级方法引起了越来越多的关注。本文首先定义了知识编辑问题，然后提供了对最前沿方法的全面回顾。在教育和认知研究理论的启发下，我们提出了一个统一的分类准则，将知识编辑方法分为三类：利用外部知识、将知识合并到模型中以及编辑内在知识。此外，我们引入了一个新的基准 KnowEdit，以对代表性的知识编辑方法进行综合实证评估。此外，我们对知识定位进行了深入分析，从而更深入地了解 LLM 固有的知识结构。最后，我们讨论了知识编辑的几个潜在应用，并概述了它的广泛而有影响力的意义。
Jan, 2024
本研究提出了一种新的任务，即在不影响其余表现的情况下编辑语言模型 KG 基础嵌入，并构建了四个新数据集来评估多个知识编辑基线和一种名为 KGEditor 的新方法，其利用超级网络的其他参数层来编辑和添加事实，实验结果表明 KGEditor 可以在具有低训练资源但需要更新特定事实的情况下表现更好。
Jan, 2023
基于多模态知识图，本研究构建了一个新的基准评估 $ extbf {KEBench}$，并扩展了一种新的评估指标（可移植性），通过对五个大型视觉语言模型进行不同编辑方法的实验，深入分析这些方法对模型的影响，揭示了这些方法的优点和不足，为未来的研究提供了启示。
Mar, 2024
本文介绍 KnowledgeEditor 一种方法，用于编辑语言模型中的知识，以修复 “错误” 或意外预测，且不需要重新训练或以元学习为前提条件。作者使用受约束的优化来训练一个超网络，该超网络可预测权重更新。作者展示了 KnowledgeEditor 的有效性，其支持两种流行的体系结构和知识密集型任务：一种是针对事实核对进行细微调整的 BERT 模型，另一种是适用于问答的序列到序列 BART 模型。
Apr, 2021