Stealth edits for provably fixing or attacking large language models

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1. 研究背景

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理方面取得了显著成就，但同时也存在“幻觉”问题，即生成非事实或无意义的信息。这不仅影响了AI的可信度，也引起了监管机构的关注。本研究探讨了如何精确地修改模型，以纠正特定的幻觉问题，而不改变模型的其他行为。

2. 过去方案和缺点

以往的方法主要通过重新训练模型来纠正幻觉，但这种方法成本高昂，可能无法完全纠正问题，甚至可能引入新的幻觉。此外，GRACE框架和Transformer-Patcher等方法尝试通过修改模型代码或使用非线性结构来实现特定编辑，但这些方法存在实现复杂性，缺乏理论基础来理解模型的可编辑性或单个编辑的选择性。

3. 本文方案和步骤

文章提出了一种名为“stealth editing”的新方法，通过直接更新模型权重来纠正已知的幻觉提示，而不影响模型的其他行为。具体步骤包括：

• 利用理论研究成果，开发了一种新的网络模块——jet-pack block，用于高度选择性的模型编辑。

• 提出了一种简化的编辑机制，优化每次编辑的选择性。

• 通过理论分析，建立了现有编辑方法之间的联系，并在统一框架下实现和研究。

4. 本文创新点与贡献

• 提出了stealth editing方法，能够在不需要重新训练的情况下，直接更新模型权重来纠正特定的输出。

• 引入了jet-pack block，这是一个为编辑优化的网络模块，使用标准网络操作，可以插入现有网络中。

• 提供了理论基础，展示了模型的内在维度度量是预测编辑成功的关键因素，并揭示了不同编辑方法之间的联系。

5. 本文实验

实验使用了三种先进的预训练语言模型：Llama 3 8b、GPT-J和Mamba 1.4b。实验包括：

• 使用MCF和ZsRE数据集的幻觉样本进行编辑。

• 测试了in-place stealth editing和使用jet-pack block的编辑方法。

• 对比了编辑前后模型的输出，评估了编辑的选择性和对模型性能的影响。

6. 实验结论

实验结果表明：

• stealth edits能显著提高编辑的选择性，降低误报率。

• jet-pack block在编辑多个幻觉时表现出色，具有很高的编辑成功率和极低的误报率。

• 理论分析与实验结果相吻合，证明了内在维度度量在编辑选择性中的重要性。

7. 全文结论

本文通过理论分析和实验验证，提出了一种有效的模型编辑方法——stealth editing，以及一种新的网络模块——jet-pack block。这些方法和工具不仅能够以低成本纠正模型的特定问题，而且具有很高的选择性和实用性。同时，研究还揭示了模型内在维度在编辑过程中的关键作用，并为未来的模型编辑和安全性研究提供了理论基础。

阅读总结

这篇论文深入探讨了如何精确地编辑大型语言模型，以纠正其生成的幻觉问题。通过提出stealth editing方法和jet-pack block，研究者们不仅提供了一种新的技术手段，还建立了一套理论框架来评估和优化编辑过程。实验结果证明了这些方法的有效性，展示了在保持模型性能的同时，如何有效地纠正特定问题。此外，论文还讨论了模型的内在维度对编辑选择性的影响，为未来在这一领域的研究提供了新的视角和工具。