知识图谱视角下的大模型知识编辑探索

"这篇文档是浙江大学的张宁豫在2024年3月23日于datafun上发表的演讲，主题是从知识图谱的角度探讨大语言模型（LLMs）中的知识编辑问题。报告中关注了LLMs中存在的偏差、错误信息、有害内容以及过时事实，并提出了一种开源框架——EasyEdit，用于解决这些问题。" 本文档主要讨论了以下几个方面： 1. **知识编辑背景（Background of Knowledge Editing）**： 在当前的AI时代，大语言模型已经成为处理自然语言任务的强大工具。然而，它们的知识库并非无懈可击，可能存在各种问题。知识编辑旨在确保模型内部的知识结构准确、无偏见且与时俱进。 2. **能否编辑大模型的知识结构（Q1: Can we edit knowledge structures in LLMs?）**： 这个问题探讨了如何对大模型的内部知识进行更新和修正，以去除或修正不准确、有害或过时的信息。随着知识图谱技术的发展，研究人员正在寻找方法来直接编辑模型中的知识结构，以提高其输出的可靠性和准确性。 3. **能否编辑大模型的概念理解（Q2: Can we edit concepts in LLMs?）**： 大语言模型可能对某些概念的理解存在误解或偏见，比如遗传学中的近亲结婚风险或性别角色的认知。这个问题涉及如何调整模型对这些概念的基本理解，以消除潜在的误导信息。 4. **开源框架EasyEdit**： 张宁豫介绍了一个名为EasyEdit的开源框架，该框架可能提供了一种工具集，使得研究人员和开发者能够更方便地定位并修正大模型中的知识错误。 5. **大语言模型的问题（LLMs: Monsters with Something Unwanted Knowledge）**： - **偏见（Bias）**：模型可能学习到并反映出社会上的偏见，如性别、种族或文化刻板印象。 - **错误信息（Misinfo）**：模型可能会传播错误的事实，例如关于梅西赢得世界杯的数量。 - **有害内容（Harmful content）**：模型可能无意中产生有害或冒犯性的言论。 - **过时事实（Outdated fact）**：模型的知识可能未及时更新，导致输出过时的信息，例如提及梅西在2022年之前没有赢得世界杯。 6. **如何让大模型捕捉不断变化的世界知识（How Do Large Language Models Capture the Ever-changing World Knowledge?）**： 文档可能进一步讨论了跟踪和更新世界知识的方法，以及如何确保模型的知识与现实世界保持同步。 通过对这些问题的研究和解决，大语言模型可以更好地服务于人类，减少潜在的负面影响，提升人工智能系统的可信度和道德责任感。