大型語言模型中知識編輯類型的識別

Core Concepts

本文提出了一項新任務 - 知識編輯類型識別 (KETI)，旨在識別大型語言模型中的惡意編輯。我們構建了一個基準數據集 KETIBench，包含五種類型的惡意更新和一種類型的良性更新。我們還開發了七種基線識別器,在兩種不同規模的語言模型上進行了42次實驗,結果表明這些識別器能夠達到不錯的識別性能,突出了識別大型語言模型中惡意編輯的可行性。

Abstract

本文提出了一項新任務 - 知識編輯類型識別 (KETI),旨在識別大型語言模型中的惡意編輯。

首先,我們提出了一個新的基準數據集 KETIBench,包含五種類型的惡意更新(虛假信息注入、冒犯性注入、行為誤導注入、偏見注入)和一種類型的良性更新(事實更新)。

其次,我們為開源和封閉源的語言模型分別設計了七種基線識別器。對於開源模型,我們使用隱藏狀態作為特徵,並採用四種經典的分類模型。對於封閉源模型,我們使用查詢、輸出和輸出token的對數概率作為特徵,並採用三種基於BERT的模型。

實驗結果表明,七種基線識別器在KETIBench上均取得了不錯的識別性能,平均F1分數為0.789。這突出了識別大型語言模型中惡意編輯的可行性。

此外,我們還發現識別器的性能與編輯方法的效果無關,並且具有跨領域的泛化能力,能夠識別未知來源的編輯。深入分析和消融實驗表明,特徵信息的豐富性決定了識別器的性能。在開源模型中,後層隱藏狀態攜帶更豐富的語義信息,有助於識別不同類型的編輯。在封閉源模型中,更多的輸出token信息有助於識別器的性能。

總的來說,本文提出了KETI任務和KETIBench基準,為防止大型語言模型知識編輯的濫用提供了初步探索。未來可以進一步提高識別器的性能,並探索如何在開源模型中撤銷已識別的有害編輯。

Stats

惡意編輯可能導致大型語言模型生成有害內容,誤導用戶採取不當行動。
現有研究僅能區分編輯和非編輯,無法進一步識別不同類型的編輯。
我們構建了包含五種惡意更新和一種良性更新的KETIBench基準數據集。

Quotes

"知識編輯是一種有效的方法,可以高效地更新大型語言模型的知識,近年來引起了越來越多的關注。"
"然而,目前缺乏有效的措施來防止這項技術被惡意濫用,這可能導致大型語言模型中出現有害編輯。"
"這些惡意修改有可能導致大型語言模型生成有害內容,誤導用戶採取不當行動。"

Key Insights Distilled From

Identifying Knowledge Editing Types in Large Language Models

by Xiaopeng Li,... at arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19663.pdf

Deeper Inquiries

如何設計更加有效的識別器,以進一步提高對惡意編輯的識別能力?

為了設計更加有效的識別器以提高對惡意編輯的識別能力，可以考慮以下幾個方向：

多模態特徵融合：除了使用隱藏狀態和輸出文本，還可以引入其他特徵，如上下文信息、用戶交互歷史和外部知識庫的數據。這樣可以幫助識別器更全面地理解編輯的背景和意圖。

深度學習模型的改進：可以考慮使用更先進的深度學習架構，如圖神經網絡（GNN）或自注意力機制，來捕捉編輯信息之間的複雜關係。這些模型能夠更好地處理結構化數據，從而提高識別準確性。

增強學習：通過增強學習的方法，識別器可以在實際應用中不斷學習和適應新的編輯模式。這種方法可以幫助識別器在面對未知的惡意編輯時，仍然能夠保持較高的識別能力。

跨域學習：利用跨域學習技術，識別器可以從不同的編輯方法中學習，進而提高對未知編輯類型的識別能力。這樣的策略可以增強模型的泛化能力，使其在多樣化的編輯場景中表現更佳。

持續監控與更新：建立一個持續監控系統，定期更新識別器的模型參數和特徵集，以適應不斷變化的惡意編輯策略。這樣可以確保識別器始終保持最新的識別能力。

除了本文提到的五種惡意編輯類型,是否還存在其他類型的惡意編輯?

除了本文提到的五種惡意編輯類型（即虛假信息注入、冒犯性注入、行為誤導注入、偏見注入和事實更新），還可能存在其他類型的惡意編輯，例如：

情感操控：通過編輯模型的輸出，使其表達特定的情感或情緒，從而影響用戶的情感反應和決策。例如，將中立的回答轉變為極端的情感表達，可能導致用戶產生偏見或誤解。

社會工程攻擊：利用編輯技術來操控模型生成的內容，以引導用戶進行特定的行為或提供敏感信息。這種編輯可能會利用社會工程學的原理，誘使用戶相信某些虛假的信息。

文化偏見注入：在模型中注入特定文化或社會群體的偏見，這可能會導致模型在生成內容時表現出不公平或歧視的行為，進而影響用戶的觀點和行為。

知識範疇的篡改：通過編輯模型的知識範疇，使其在特定主題上表現出不準確或偏頗的觀點，這可能會導致用戶對某些議題的誤解。

這些惡意編輯類型的存在強調了對識別器的需求，因為它們可能對用戶的行為和決策產生深遠的影響。

如何在開源模型中撤銷已識別的有害編輯,以防止其對用戶造成影響?

在開源模型中撤銷已識別的有害編輯，可以考慮以下幾種方法：

版本控制系統：使用版本控制系統來管理模型的不同版本。當識別到有害編輯時，可以回滾到先前的安全版本，這樣可以有效地撤銷不良編輯。

撤銷編輯技術：開發專門的撤銷編輯技術，這些技術可以識別和移除特定的有害編輯。例如，通過分析模型的輸出，識別出受影響的知識點，然後用正確的信息進行替換。

增量更新：在識別到有害編輯後，通過增量更新的方式，逐步修正模型中的錯誤信息。這樣可以在不影響整體模型性能的情況下，逐步消除有害內容。

用戶警告系統：在模型生成的內容中加入警告系統，當識別到潛在的有害信息時，及時向用戶發出警告，並提供正確的信息來源，幫助用戶做出明智的決策。

社群反饋機制：建立社群反饋機制，鼓勵用戶報告有害內容。通過用戶的反饋，及時識別和撤銷有害編輯，從而提高模型的安全性和可靠性。

這些方法的結合可以有效地減少有害編輯對用戶的影響，並提高開源模型的整體安全性。