LLMのクロスリンガル知識編集に関する分析

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