Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Editing Factual Knowledge in Language Models (E...
Search
Koji Matsuda
September 20, 2022
Research
0
370
Editing Factual Knowledge in Language Models (EMNLP 2021)
Koji Matsuda
September 20, 2022
Tweet
Share
More Decks by Koji Matsuda
See All by Koji Matsuda
SHINRA2020-JP リーダーボードのご案内
conditional
0
190
AI王 〜クイズAI日本一決定戦〜
conditional
0
11k
論文紹介: Neural Relation Extraction for Knowledge Base Enrichment (ACL2019)
conditional
0
440
Training Classifiers with Natural Language Explanations
conditional
0
340
Other Decks in Research
See All in Research
snlp2025_prevent_llm_spikes
takase
0
160
cvpaper.challenge 10年の軌跡 / cvpaper.challenge a decade-long journey
gatheluck
3
310
Agentic AIとMCPを利用したサービス作成入門
mickey_kubo
0
520
SSII2025 [SS2] 横浜DeNAベイスターズの躍進を支えたAIプロダクト
ssii
PRO
7
4k
利用シーンを意識した推薦システム〜SpotifyとAmazonの事例から〜
kuri8ive
1
250
心理言語学の視点から再考する言語モデルの学習過程
chemical_tree
2
570
引力・斥力を制御可能なランダム部分集合の確率分布
wasyro
0
230
[RSJ25] Enhancing VLA Performance in Understanding and Executing Free-form Instructions via Visual Prompt-based Paraphrasing
keio_smilab
PRO
0
100
[CV勉強会@関東 CVPR2025] VLM自動運転model S4-Driver
shinkyoto
2
480
診断前の病歴テキストを対象としたLLMによるエンティティリンキング精度検証
hagino3000
1
130
Delta Airlines® Customer Care in the U.S.: How to Reach Them Now
bookingcomcustomersupportusa
0
110
ストレス計測方法の確立に向けたマルチモーダルデータの活用
yurikomium
0
1.4k
Featured
See All Featured
A Tale of Four Properties
chriscoyier
160
23k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
268
13k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.4k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
252
21k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
339
57k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Facilitating Awesome Meetings
lara
55
6.5k
KATA
mclloyd
32
14k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.6k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
236
140k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
Transcript
Editing Factual Knowledge in Language Models EMNLP 2021 Nicola De
Cao, Wilker Aziz, Ivan Titov 第14回最先端NLP勉強会 2022/09/27 読み⼿: 松⽥耕史 (理研/東北⼤) 図表は元論⽂からの引⽤です。 1
どんな論⽂︖ • Language Model に内在している Factual Knowledge を編集する • どうやって︖
– パラメータ θ‘ を予測する hyper network g (KnowledgeEditor)を学習する 2
貢献 • Knowledge Editing というタスクを定義、 評価指標も提案 • KnowledgeEditor という⼿法を提案 –
パラメータを予測する NN モデル • KnowledgeEditor の有効性を2つのタス クで確認 – Fact Checking – Question Answering • KnowledgeEditor の書き換え具合を分析 3
モチベーション • LM as KB – Factual Knowledge が パラメータとして暗
にうめこまれている • しかし、間違っていたり obsolete になっ ていたりすることもあるので修正したい こともある • でも、、、コストのかかる再学習はした くない 4
実現したい3要件 • Generality: – いろんなモデルに使える • 本論⽂では BERT, BART に適⽤
• Reliability: – 余計な副作⽤をうまない、編集したい Fact 以外 に影響を与えない • Consistency: – 同じ Fact を問う質問に対して、⼀貫した答えを 返す – ⾔い換えにたいする強さ 5
6
タスク設定 • モデル f(x, θ) があって、 <x,y,a> ∈ D という
書き換えデータがある – y: model の prediction – a: alternative prediction • モデル f のアーキテクチャをたもったまま、 y ではなく a を予測するような f(x, θ‘)を⾒ つけたい – かつ、ほかの x に対する予測は変えない • x の⾔い換えに対しては a を予測するように したい 7
3要件を踏まえた評価指標 • success rate: ↑ – g がどれくらい y から
a に書き換えることがで きたか • retain accuracy: ↑ – その他の(書き換え対象外の)知識をどれくらい残 せたか • equivalence accuracy: ↑ – ⾔い換えに対してロバストに書き換えができたか • performance deterioration: ↓ – 書き換え後のモデルのパフォーマンス低下 8
Method: ハイパーネットワーク • 元のパラメータ θ を 新しいパラメータ θ‘ に書き換えるような NN
g を考える – パラメータ φ 9 x ͔Β a Λ༧ଌ͢Δ Loss Λ࠷খԽ͢Δ φ θ ͔ΒͰ͖Δ͚ͩΕͳ͍ θ’ Λ ༧ଌ͍ͨ͠ɺͱ͍͏੍ Ϛʔδϯ
制約 C について • 素朴には: Lp ノルム: • 提案⼿法: KLダイバージェンス:
10 ύϥϝʔλͷ͕ۙ ͚Εۙ͘ͳΔΑ͏ ੍ Ϟσϧͷग़ྗ͕ ۙ͘ͳΔΑ͏੍
中⾝ • θ‘を直接求めるのではなく、θ‘ = θ + Λθ とおいて Λθを求める •
<x, y, a> を連結して bi-LSTMに⼊れて得 た h を 5層のFFNN に⼊⼒、その勾配を⽤ いてパラメータ差分を計算 – 勾配のゲーティングされた和を⽤いる 11
実験 • Fact Checking – FEVER データセット [Throne et al.
2018] – BERTを⽤いたの2値分類 • Closed-book QA – zsRE データセット [Levy et al. 2017] • ⼈⼿で作った Question Paraphrase が付いてい るのが採⽤ポイント – BARTを⽤いた seq2seq 12
Alternative prediction の⽣成 • Fact Checking: – ラベルを反転させるだけ • Question
Answering: – ビームサーチの Top-1 以外の候補を使って作 る • ⾔い換えの⽣成 – 折返し翻訳を⽤いる 13 ݱ࣮ੈքͰਖ਼͍͔ࣝ͠Ͳ͏͔ؾʹͤͣ࡞͍ͬͯΔ͜ͱʹҙʂ
実験結果 - Fact Checking 14
実験結果 – Question Answering 15
結局どのモデルが総合的に 良いのか︖ • 各指標にランダムな重みを付けて線形和 にして1000回繰り返し総合点を求める – 重み: Dirichlet 分布からのサンプル •
Simplex中の1点 16
Logitの動き 17
モデルのどの部分を書き換えたか 18 εύʔεͳ Update ͕ߦΘΕ͍ͯΔ
まとめ • LMの内部に暗黙的に保存されている factual knowledge を編集するタスクを 提案 • いくつかの評価指標を定義 •
KnowledgeEditorというハイパーネット ワークを提案 19