EMNLP 2024 | 大语言模型的概念知识编辑

主要观点总结

本文介绍了概念知识编辑任务，旨在通过调整概念知识的定义，优化大语言模型对相关概念的理解。文章介绍了概念知识编辑的核心技术、数据集构建、概念指标设计以及实验。实验结果展示了不同编辑方法在大语言模型概念知识对齐任务中的表现。

关键观点总结

关键观点1: 概念知识编辑的核心技术

概念知识编辑能够在保留已有知识的同时，局部性地更新模型的知识库。在实例层面的知识修改取得了显著的成效，使用知识编辑技术可以避免重新训练整个模型，节省计算资源和时间。

关键观点2: 概念数据集的构建

采用了DBpedia Ontology和Wikidata等知识库来构建概念数据集，通过定义本体中的概念和实例，以及为每个概念随机抽取实例，为后续任务提供辅助分析。

关键观点3: 概念指标设计

为了评估大语言模型概念知识编辑效果，设计了一套专门的任务指标体系，包括实例变化率和概念一致性等指标，以更精确地衡量编辑效果。

关键观点4: 实验结果与分析

实验结果显示不同编辑方法在不同指标上的表现。例如，可靠性、泛化性、局部性等方面的表现，以及一些细节发现，如概念一致性指标的有效性、概念树状结构对编辑效果的影响等。

关键观点5: 总结与展望

本文提出的概念知识编辑任务以及相应的数据集和评估指标为相关研究提供了重要资源。虽然现有方法在某些方面表现出可靠性，但仍需要更强大的技术和对概念的更深入理解来进一步推进研究。

文章预览

论文题目： Editing Conceptual Knowledge for Large Language Models 本文作者： 王潇寒（浙江大学）、毛盛宇（浙江大学）、邓淑敏（新加坡国立大学）、姚云志（浙江大学）、申月（蚂蚁集团）、梁磊（蚂蚁集团）、顾进捷（蚂蚁集团）、陈华钧（浙江大学）、张宁豫（浙江大学） 发表会议： EMNLP 2024 Findings 论文链接： https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.40/ 代码链接： https://github.com/zjunlp/EasyEdit 欢迎转载，转载请注明 出处 一、引言 概念，例如“动物”或“工具”，用于总结和表达一类事物的共性特征和本质属性。人类通过对具体事物的观察和分析，将个体间的相似点提炼出来，形成更高层次的认知和理解。在众多评测基准中，大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，展现出了与人类智能相接近的表现。然而，这些模型是否能够真正像人类一样理解概念 ………………………………