Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities

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摘要

由于大语言模型（LLM）中可能存在一些过时的、不适当的和错误的信息，所以有必要纠正模型中的相关信息。如何高效地修改模型中的相关信息而不影响无关的信息，是模型编辑方法试图解决的问题。本篇文章对大语言模型上的模型编辑方法（model editing）进行了分类介绍和评估，并提出了一个新的基准，包括评估数据集和评估标准。

分类

LLM上的模型编辑方法主要包括两类：(a) 模型参数不变（Preserving LLMs’ Parameters)；(b) 模型参数改变(Preserving LLMs’ Parameters)。模型参数不变的方法又可以分为额外参数 (Additional Parameters) 和基于记忆的 (Memory-based Model)方法。而模型参数改变的方法又可以分为定位然后编辑类（Locate-Then-Edit）和元学习类（Meta-learning）。

Methods for Preserving LLMs’ Parameters

Memory-based Model 该类方法又两类分支，一种是借助一个在新的事实上训练的模型辅助预测，另一种是借助检索到的知识作为提示词的一部分信息。
Additional Parameters 该类方法引入额外的可训练参数，这些参数根据新的事实数据集训练，而模型的原始参数不变。

Methods for Modifying LLMs’ Parameters

Locate-Then-Edit 该类方法首先定位到特定知识相关的参数，然后直接进行修改（无需额外的训练和微调）。
Meta-learning 该类方法应用一个超网络学习更新模型参数的变量。