Detoxifying Large Language Models via Knowledge Editing: A Comprehensive Study

Core Concepts

Knowledge editing can efficiently detoxify Large Language Models with limited impact on general performance.

Abstract

The paper investigates using knowledge editing techniques to detoxify Large Language Models (LLMs). It introduces a benchmark, SafeEdit, covering nine unsafe categories and evaluates detoxification methods. Experiments compare knowledge editing approaches with baselines like supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from human feedback (RLHF). The proposed method, Detoxifying with Intraoperative Neural Monitoring (DINM), aims to diminish toxicity within LLMs efficiently. Extensive analysis reveals the potential of knowledge editing in detoxifying LLMs while shedding light on future applications.
Abstract:

Investigates detoxification of Large Language Models (LLMs) via knowledge editing.
Introduces benchmark SafeEdit covering nine unsafe categories.
Compares knowledge editing approaches with baselines like SFT and DPO.
Proposes DINM for efficient detoxification of LLMs.
Introduction:

Growing concern about harmful queries handled by evolving LLMs.
Need for safeguards against malicious inputs.
Existing approaches like SFT, RLHF, and DPO improve safety but may remain vulnerable to attacks.
Benchmark Construction:

Constructs SafeEdit benchmark for evaluating detoxification task via knowledge editing.
Covers nine unsafe categories with powerful attack templates.
Extends evaluation metrics to defense success, defense generalization, and general performance.
Proposed Baseline: DNIM:

Introduces DINM method for efficient detoxification of LLMs.
Locates toxic regions through contextual semantics.
Erases toxic regions within a few tuning steps without extra training.
Experiment:

Compares detoxification and general performance of vanilla LLMs with various methods including DINM, SFT, DPO, MEND, and Ext-Sub.
Demonstrates DINM's superior detoxification performance and efficiency compared to other methods.

Stats

この論文は、大規模言語モデル（LLMs）を知識編集技術を用いて効率的に解毒することを調査しています。

Quotes

"Knowledge editing has the potential to efficiently detoxify Large Language Models."
"DINM demonstrates stronger detoxifying performance with better generalization."

Key Insights Distilled From

Detoxifying Large Language Models via Knowledge Editing

by Mengru Wang,... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14472.pdf

Deeper Inquiries

どのように知識編集技術がLLMsの解毒に貢献していると考えられますか？

知識編集技術は、大規模言語モデル（LLMs）を解毒する際に重要な役割を果たしています。この技術は、特定の領域やトピックに焦点を当ててモデルを修正し、有害な出力や内容を排除することが可能です。具体的には、知譆編集手法は危険なクエリや攻撃的なプロンプトに対応し、安全で適切な回答を生成するようモデルを調整します。これにより、LLMsが不適切な情報や有害コンテンツを生成するリスクが低減されます。

この研究結果は、将来のLLMsのセキュリティ向上にどのような示唆を与えていますか？

この研究結果から得られる示唆は以下の通りです：

知識編集手法は効率的であり、限られた影響しか及ぼさずにLLMsの解毒作業が可能である。
DINMという提案手法は他の既存手法と比較して優れた解毒性能および汎化性能を持っている。
解毒方法では特定領域内で有害パラメーターを直接修正することが重要であり、「DINM」手法ではその点で優れている。

これらの示唆から将来的には更なる知識編集アプローチや新たな解毒方法開発へつながり、LLMsセキュリティ向上へ貢献する可能性がある。

解毒方法として提案されたDINMは、他の既存手法と比較してどのような利点がありますか？

DINM（Detoxifying with Intraoperative Neural Monitoring）提案された解毒方法に以下の利点があります：

効率性：追加トレーニングプロセス不要で一度だけ試行すれば良く，数ステップ後 toxic regions のパラメーター を調整・消去
汎用性：様々種類悪質入力（harmful questions alone, OOD attack prompts, OOD harmful questions, and combinations of OOD harmful questions and OOD attack prompts) でも高い防御率
安全性：toxic region の位置特定および精確消去，他既存手法 (SFT, DPO) よりも toxiicty reduction rate 高め

以上からDINM では効率的かつ確実地 LLMSs の detoxification を達成し，多様入力タイプ対処能力強化．