Unveiling the Pitfalls of Knowledge Editing for Large Language Models

随着微调大型语言模型（LLMs）的成本不断上升，最近的研究努力已经转向开发编辑LLMs中隐含知识的方法。然而，仍然有一个黑云盖顶——知识编辑是否会引发蝴蝶效应？因为目前还不清楚知识编辑是否可能引入潜在风险或副作用。本文首次探讨了与LLMs的知识编辑相关的潜在风险。为了实现这一目标，我们引入了新的基准数据集并提出了创新的评估指标。我们的结果强调了两个关键问题：（1）知识冲突：编辑逻辑上冲突的事实组可能会放大LLMs中固有的不一致性，这是之前方法忽略的一个方面。（2）知识扭曲：为了编辑事实知识而改变参数可能会不可逆地扭曲LLMs的内在知识结构。实验结果生动地证明，知识编辑可能会无意中对LLMs产生意想不到的后果，这需要未来的关注和努力。代码可在https://github.com/zjunlp/PitfallsKnowledgeEditing获得。

本论文旨在探究对大型语言模型进行知识编辑可能带来的潜在风险，特别是是否会引发蝴蝶效应。论文提出了新的基准数据集和评估指标，以研究知识编辑可能带来的问题。

论文的关键思路是通过实验研究发现，知识编辑可能会在大型语言模型中引入意外的后果，包括知识冲突和知识扭曲。这些问题可能导致模型的不稳定性和预测错误，需要在未来的研究中引起关注和努力。

论文提出了新的基准数据集和评估指标，用于评估知识编辑的影响。实验结果表明，知识编辑可能会引起大型语言模型的意外后果。此外，论文提供了开源代码，供研究人员使用。这些发现对于未来的研究和应用具有重要意义。

最近的相关研究包括“Fine-Tuning Large Language Models on Scientific Documents”，“The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning”，“Do Large Language Models Know Numbers? Probing Numeracy in Transformers”。