の研究も報告されている[10,11,12]．たとえば，英本研究では，クロスリンガル知識編集における言語の質問応答データセットであるZsRE[13]を中国語間転移と誤った知識の上書きがどの程度生じる語に翻訳した評価データを用いてマルチリンガルかを明らかにするため，新たにデータセットを構築LLMを編集した結果，ソース言語側で編集した知し，評価実験を行った．具体的には，Wikidataから識がターゲット言語にも転移する可能性が示唆され多言語の知識トリプルを収集し，反実仮想の目的語ている[10]．しかし，各種評価指標の精度は十分にを導入することで，モデルがもともと持つ知識に左高いとは言えず，言語間での知識転移のメカニズム右されずに編集効果を測定できる仕組みを整えた．解明やモデル性能の改善に向けた研究は，いまだ道さらに，新指標「過剰適応耐性（OF-TOL）」を提案半ばである．し，編集対象外の主語に対する誤った知識の上書き本研究ではクロスリンガル知識編集の評価を行を定量化した．Llama-3-8Bモデルを用いた検証でうため，(1)主語・述語・目的語に多言語対訳が存は，述語の種類や更新パラメータによって言語間転在し，(2)LLMが既知の知識として保持していない移の度合いが大きく変動する一方，既存知識が上書トリプルを含むデータセットを構築する．具体的にきされる副作用が一貫して生じることが分かった．は，Wikidata[14]から多言語の知識トリプルを抽出し，その目的語を別の候補に置き換えることで反実

仮想データセットを生成する．この手法により，モ大規模言語モデル（LLM）が多種多様な自然言デルが本来持つ知識では答えられない状況を作り語処理タスクで高い性能を示す一方，世界の動的出し，クロスリンガル知識編集の効果を適切に評価な変化に伴い，モデル内部の古い知識を修正した可能となる．さらに，既存の局所性（Locality）指標り，新しい知識を取り入れることが求められている[15,16,17]を拡張し，編集対象の知識と強く関連す[1,2,3]．こうした問題に対し，既存のモデルを局所る要素のみを定量的に評価する新たな指標を提案す的に更新できる手法として知識編集[4,5,6,7]が注る．従来の局所性指標は，編集対象と無関係な知識目されている．知識編集の主な目的は，モデルが学を編集前後で保持できるかを主に測定していたが，習済みの知識のうち特定の要素のみを改変または忘関連性の高い知識を上書きする可能性までは考慮し却し，その他の知識への影響を最小限に抑えることていなかった．そこで本研究では，関連性の高い要である．このように必要な修正を局所的かつ迅速に素に着目した分析を通じ，LLMにおける知識の獲施しながら，モデル全体の性能を維持できる点が評得および忘却のメカニズムを多言語環境下でより正価され，LLMを長期的かつ柔軟に活用するための確に理解することを目指す．アプローチとして期待が高まっている．述語ごとに知識トリプルを分類し，パラメータを一方，LLaMA[8]やGPT-4[9]などのマルチリンガ変化させた実験では，条件によって最大22%の知識ルLLMは，多言語環境での利用を想定して設計さ転移が観測されたものの，多くの設定で転移率は低れているが，ある言語で編集を施したモデルが他の水準にとどまった．また，新たな知識を追加するす言語においてどのように振る舞うかは，いまだ十分べてのケースで，関連性の高い既存知識が上書きさに解明されていない．近年では，知識編集をモノリれる現象が確認された．これにより，クロスリンガンガルで検討するだけでなく，編集を実行するソール編集は一定の効果を示しつつも，既存知識の維持ス言語と編集結果を評価するターゲット言語が異が難しいことが示唆された．―845―.