継続編集における知識保持と知識グラフ構造の関係について

し近年，同一モデルに複数回の編集を継続的に適用LLMに対する知識編集は特定事実の更新を可能する設定では，編集の累積に伴い編集の信頼性が急にする一方で，編集の累積に伴い，既編集知識お速に崩れることが大きな課題として顕在化していよび未編集知識の保持が困難になることが知られる．具体的には，編集回数の増加に伴って，編集済ている．その要因として編集対象の次数や編集対み知識の保持が難しくなるだけでなく，未編集知識象間距離などの構造が関与すると考えられるが，の保持や下流タスク性能も低下することが報告され自然言語コーパス由来の事前学習知識を編集対象ている[3]．とした既存研究では，知識構造の不透明さや文脈一方で，これらの問題の要因を突き詰めようとす依存性が混在し，要因の切り分けが難しい．本研ると，現行の評価設定には難しさがある．多くの研究では，人工知識グラフを学習した小型LLMを究は，自然言語コーパス由来の事前学習知識を対象「(subject,relation)→object」を返す推論非依存の知識に編集を行うため，知識の結びつきや文脈依存が混ベースとして構築し，継続知識編集における知識保ざり合い，知識の保持を構造要因として切り分けて持をグラフ構造に基づいて分析した．具体的には，理解することが難しい．そこで，人工知識グラフBarabási–Albertグラフ由来のトリプルで学習したモ（KG）を設計してモデルに学習させ，モデルが獲得デルに対し，編集subjectの次数および編集subjectする知識構造そのものを制御した実験が提案されて間のhop距離を制御した編集対象のサンプリングをいる[4]．特に，Barabási–Albert（BA）グラフのよう行い，各ステップで既編集集合および未編集集合のに次数分布が偏る構造では，entityの次数と副作用正解率を算出した．その結果，次数や距離といったの大きさが強く結びつくことが報告されている．KG上の構造変数では説明しきれない挙動が一部条本研究はこの発想を継承し，管理されたKGを件で観測され，構造に基づく予測と評価の対応が必学習した小型LLMを，推論能力を前提としないずしも一貫しなかった．これは，LLMが学習元KG「(subject,relation)→object」を返す知識ベース（KB）をそのまま内部表現しているとは限らず，条件によとして構築し，継続知識編集における知識保持を，り異なる表現を形成する可能性を示唆する．本研究KG構造に基づいて分解することを目的とする．こは，継続編集の不安定性を構造要因に還元して体系の設計は，評価対象をトリプルの予測に限定するこ的に議論するための実験基盤を提供する．とで，推論・プロンプト依存などの誤差要因を抑えつつ，編集の影響を精密に追跡できる利点がある．