最先端のAI技術のひとつである大規模言語モデル（LLM）は、日々進化する知識を取り入れるため、継続的な学習が欠かせません。しかし、学習後に新しい情報を取り込む「知識編集（KE）」という手法が登場し、AIの応答の信頼性を向上させる可能性が示されています。
イリノイ大学アーバナシャンペーン校の研究チームは、この知識編集がLLMにどう影響するか、そのプロセスを解明するための研究を行いました。彼らは「GradSim」という指標を用いて、知識編集が成功裏に他の関連知識に影響を及ぼす「リップル効果」を予測可能であることを発見しました。
この研究成果は、今後の言語モデルの知識を最新かつ精確に保つための取り組みに、大きく寄与することでしょう。高校生にも理解しやすい言葉で語られたこの研究は、AIの進化とともに、我々の未来をどう変えていくのか、そのヒントを提供します。
出典 : Why editing the knowledge of LLMs post-training can create messy ripple effects https://techxplore.com/news/2024-07-knowledge-llms-messy-ripple-effects.html