性能向上には有効だが、計算リソースの消費やデー大規模言語モデル（LLM）は広範な知識と高度なタセットに対する過剰適応などの課題があり，特定推論能力とを兼ね備えているが，内部処理過程がブの知識を編集するのに限界がある．RAGは，プロンラックボックス化されているため，LLM自身が持プトに情報を加えるため学習を必要としない手法でつ特定の知識を編集することが難しいという問題あるが，推論時に検索用の追加リソースが必要であがある．これを解決するため，編集対象である知識り，プロンプトが長くなると情報が無視されるようがエンコードされているニューロンを特定し，このになるため，追加できる情報量に限界があるなどのニューロンに関わる重みを調整することによって実課題がある．こうしたことを背景にして，現在，知現するという，局所変更ベースの知識編集手法が提識編集（KnowledgeEditing）[13]という技術が注目案されている．しかしながら，この手法も，処理対されている．象となる言語の持つ言語構造に強く依存するという知識編集は，主に外部記憶ベースの手法（External問題がある．そこで本研究では，言語構造に制約さMemorization-basedmethods），全体最適化ベースのれずに知識編集に有効なニューロン（知識ニューロ手法（GlobalOptimization-basedmethods），局所変更ン）を特定する手法を提案する．英語と日本語といベースの手法（LocalModiﬁcation-basedmethods）にう言語構造の異なる言語の文に対して提案手法を適大別される．外部記憶ベースの手法は，新しい知識用し，知識編集が可能であることを検証し，提案手を外部のメモリに格納し，元のモデルパラメータ法の有効性を確認した．を変更せずに知識を編集する手法[14,15,16]であり，追加したモデルパラメータに新しい知識を格納

する手法も存在する[17,18]．全体最適化ベースの近年，大規模言語モデル（LLM）は，顕著な進歩手法は，メタラーニング[19]や部分空間Fine-tuningを遂げており，英語[1,2,3]や中国語[4]のような[20,21]が含まれる手法である．局所変更ベースのSVO言語のみならず，日本語[5]や韓国語[6]のよ手法は，ある概念についての知識がエンコードされうなSOV言語などで事前学習されたLLMも登場している知識ニューロン（Knowledgeneurons）[22,23]ている．これらのモデルは，広範なデータセットかの編集を通じてモデルが持つ知識を編集する手法でらの学習を通じて，多岐にわたる事実に関する知識ある．を獲得している[7,8,9]が，事実と異なる情報を生ROME（Rank-OneModelEditing）[24]に代表され成するHallucinationと呼ばれる現象や，時間とともる局所変更ベースの手法は，その他の手法と比べに変化する事実に対応できない課題を抱えている．Fine-tuningやRAGが持つ特有の課題をより回避しこれらの課題を解決するためには，モデルが持つ知つつ，効率的に知識の編集が実現できる．しかし，識を編集する必要がある．本稿では，subject（主題）ROMEはSVO言語を前提とした知識ニューロンのs，object（対象）o，および両者をつなぐrelation（関特定を行っているため，言語構造の異なる言語に適係）rを含む知識タプル（s，r，o）を考え，sとrを用が難しいという制約をもつ．近年，SVO言語以外含む入力に対し，oを出力するとき，LLMは（s，r，で事前学習されたLLMも数多く登場しており，特o）に関する知識を有すると定義する．に日本語を含むSOV言語は世界の主要な言語構造モデルが持つ知識を編集にするために，Fine-tuningの一つであるため[25]，この制約は大きな課題で[10]，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）[11,12]ある．―2998―.本研究では，ROMEの知識ニューロン特定時における入力形式の変換によって言語構造の制約を解消する手法を提案し，その手法の有効性を実証することで，より多様な言語構造に適応できる知識編集の実現を目指す．これにより，日本語で事前学習されたモデルにも知識編集を適用できる．