The Missing Piece in Model Editing: A Deep Dive into the Hidden Damage Brought By Model Editing

要約

大規模言語モデルは、その驚くべき有効性によって多くのタスクに革命をもたらしました。
ただし、これらのモデルの編集は、古い情報や誤った情報を修正するために不可欠であり、多くの場合、隠れた空間での波及効果として知られる複雑な問題につながります。
この影響は検出が困難ですが、モデル編集タスクの効率を大幅に妨げ、モデルのパフォーマンスを低下させる可能性があります。
この論文は、モデルの適応とその後の編集の影響を定量的に評価する新しい評価方法論であるグラフィカルインパクト評価(GIE)を提案することで、この科学的課題に取り組みます。
さらに、この波及効果を軽減するために設計されたモデル編集手法である Selective Impact Revision (SIR) を紹介します。
私たちの総合的な評価により、隠れた空間での波及効果が現在のすべてのモデル編集方法において重大な問題であることが明らかになりました。
しかし、私たちが提案する手法である GIE と SIR は、この問題を効果的に特定して軽減し、LLM 編集技術の進歩に貢献します。

要約(オリジナル)

Large Language Models have revolutionized numerous tasks with their remarkable efficacy. However, editing these models, crucial for rectifying outdated or erroneous information, often leads to a complex issue known as the ripple effect in the hidden space. While difficult to detect, this effect can significantly impede the efficacy of model editing tasks and deteriorate model performance. This paper addresses this scientific challenge by proposing a novel evaluation methodology, Graphical Impact Evaluation(GIE), which quantitatively evaluates the adaptations of the model and the subsequent impact of editing. Furthermore, we introduce the Selective Impact Revision(SIR), a model editing method designed to mitigate this ripple effect. Our comprehensive evaluations reveal that the ripple effect in the hidden space is a significant issue in all current model editing methods. However, our proposed methods, GIE and SIR, effectively identify and alleviate this issue, contributing to the advancement of LLM editing techniques.

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