从生物医学浩瀚的文献海洋中，总会有一些信息显得格外隐秘，如同夜空中闪烁的微光，等待着被科学家们捕捉和解密。大语言模型（LLMs）正如一座知识宝库，其内蕴藏着千丝万缕的医学信息。然而，当涉及那些长尾（long-tail）生物医学知识时——例如极为罕见的疾病病理和少量出现在文献中的实验数据——现有LLMs往往捉襟见肘。最新的研究《Can We Edit LLMs for Long-Tail Biomedical Knowledge?》为我们揭示了一个引人入胜的故事：如何通过知识编辑技术，将这些原本微弱的“长尾之光”注入到模型中，使其更加精准地理解和应用生物医学信息。
本文将带您走进这段探索之旅，我们将以一种平易近人、形象生动的叙述方式，详细解读该研究涉及的关键概念、实验设计、结果发现以及未来的发展方向。一起来看看这场跨越数据稀少与深度知识间鸿沟的奇幻之旅吧！
🌍 生物医学长尾知识的神秘面纱
在生物医学领域，研究人员常常面临一个问题：常见知识和稀有知识之间存在着显著的不平衡。想象一下，在浩瀚的PubMed数据库中，与“1型糖尿病”相关的文献数以万计，而罕见疾病“Evans综合征”却只在寥寥数篇论文中出现，这便是所谓的长尾现象。该研究提出，将生物医学知识表示为知识三元组⟨s, r, o⟩——其中s代表主体，r代表关系，o则为客体，并借助文献中主体与客体的共同出现频次（即共现数）作为衡量知识热度的指标。
数学上，这种长尾知识可被定义为：
\mathcal{K}_{l}=\left\{\langle s, r, o\rangle \mid |\mathcal{D}(s,o)| < \alpha \right\},
其中\mathcal{D}(s,o)表示在预训练数据库中同时出现s和o的文章集合，而\alpha则为预设阈值。正是由于这些低频信息占据了绝大部分数据，使得LLMs在预训练过程中难以捕捉到这部分细微且重要的知识。
🔬 知识探测与编辑：探寻遗失的记忆
大语言模型在预训练时虽然吸收了海量的知识，但针对长尾生物医学知识的记忆却显得捉襟见肘。为了评估模型内部是否存储了这些知识，研究者们引入了知识探测（Knowledge Probing）技术。知识探测的基本思想是：通过对知识三元组中的请求构造自然语言问题，再由模型生成答案，判断其是否正确。例如，对于三元组⟨Diabetes, treated_by, Insulin⟩，可构造出问题：“Diabetes治疗使用什么？”答案应为“Insulin”。用这种方法可以衡量模型对长尾信息的掌握程度，同时也为接下来的知识编辑提供基准。
知识编辑（Knowledge Editing）便是利用一系列方法对LLMs进行“记忆更新”，以便将新的或者难以捕捉的信息注入模型之中。研究中提出了多种编辑方法，如ROME、MEMIT、MEND、IKE以及FT，每种方法都有其独特的操作流程。其中，ROME利用类似键值记忆的机制在MLP层中更新知识，通过因果媒介分析精准定位需要调整的区域；而MEMIT则在多个层面上显式调整参数，达到批量更新的效果。知识编辑的最终目标是让模型在面对特定问题时，能够调出正确的答案，同时保持其他未受干扰知识的准确性。
公式上，知识编辑的基本描述为：
f_{\theta_e}(x)=
\begin{cases}
y_e, & \text{if } x\in I(x_e,y_e)\\
f_{\theta}(x), & \text{if } x\in O(x_e,y_e)
\end{cases},
其中，I(x_e,y_e)代表编辑范围内的输入，而O(x_e,y_e)则是与编辑无关的输入区域。通过局部更新，编辑不仅实现了新知识注入，还确保模型整体性能不受影响。
🧬 揭开长尾生物医学知识的提取流程
由于缺乏专门评估长尾知识的生物医学数据集，作者们设计了一个独特的数据提取流程 —— CliKT（Clinical Knowledge Triples）。首先，从大型生物医学知识图谱SNOMED CT中抽取出数以百万计的知识三元组，然后利用PubTator和SapBERT等工具，将这些实体与PubMed中的文献进行匹配，计算出每个三元组的共现次数。只有共现次数低于特定阈值（如10）的三元组，才被视为长尾知识。接着，通过设计模板，将这些三元组转化为问答对，从而使模型能够进行知识探测和编辑效果评估。
下面是一份数据集基本统计信息的Markdown格式表格：
| 共现频次范围 | 训练集知识三元组数量 | 验证集知识三元组数量 | 测试集知识三元组数量 |
|---|
| \mathcal{D}(s,o)< 10 | 59,705 | 14,087 | 28,375 |
| \mathcal{D}(s,o)\in [10,10^2) | 52,297 | 11,476 | 22,952 |
| \mathcal{D}(s,o)\in [10^2,10^3) | 5,363 | 2,055 | 4,110 |
| \mathcal{D}(s,o)\geq 10^3 | 1,659 | 386 | 105 |
这一数据统计不仅体现了长尾知识在整个数据集中的占比，也为后续模型探测和编辑提供了依据。
🧪 实验设置：多模型与多方法的较量
为全面评估知识编辑方法对长尾生物医学知识的影响，研究者们选择了既有生物医学领域专用LLMs（如BioGPT-Large和BioMedLM），也有通用领域LLMs（如Llama2、GPT-J和Qwen2.5）。两类模型各具特点，其中生物医学专用模型在领域内表现较好，而通用模型虽然在大局上具有较强泛化能力，但在捕捉长尾知识上同样存在下滑趋势。
在实验过程中，首先利用知识探测技术测试未编辑（预训练）的模型在不同共现组别下的表现。结果显示，随着共现次数的减少，无论是生物医学模型还是通用模型，其准确率（ACC）都呈现显著下降。例如，BioMedLM在处理共现次数小于10的长尾知识时，比处理热门知识的表现低了约22.86个百分点；而Llama2则下降了16.86个百分点。这一现象清楚地表明，LLMs在预训练过程中，对常见知识记忆牢固，而对长尾知识则往往“望尘莫及”。
接下来，研究者引入了多种编辑方法对模型进行“再训练”。编辑后通过知识探测验证，结果显示编辑方法（尤以ROME为代表）显著提升了模型在长尾知识上的表现。例如，使用ROME进行编辑后，BioMedLM在共现次数低于10的知识上准确率提升了约52.08%，但即便如此，该组别的ACC仍比热门知识部分低16.15个百分点。这提示我们，虽然知识编辑能“救急”，但在长尾知识这一难题上，仍存在一定局限。
此外，通过Reliability、Generalisation（泛化能力）和Locality这三个评价指标，研究者们进一步验证了编辑方法的表现。Reliability指标主要衡量模型对编辑指令（如特定问题和答案对）的精确记忆，结果显示各方法在这一指标上表现均优于98%。而Generalisation指标则考察编辑后对等价邻域问题的回答正确率，发现随着共现次数的降低，泛化能力明显下降；Locality指标则测量与所编辑领域无关的问题回答是否受到干扰，多数编辑方法在保持本地知识不变方面表现令人大致满意。
📊 实验结果：编辑后的亮点与不足
实验数据显示，知识编辑方法普遍能够改善模型处理长尾知识的能力，但效果仍不及处理热门知识时的百分百精准。对比不同编辑方法，ROME在Reliability和Generalisation上取得了最佳表现；但在处理与编辑无关的本地知识时，ROME略显“过犹不及”，这也提醒研究者们需要在改进编辑方法时平衡新知识注入与其他知识保持之间的矛盾。
更有趣的是，研究进一步将知识分为“一对一”和“一对多”两种情形：
- “一对一”知识指的是同一主体仅与一个客体相关联；
- “一对多”知识则反映了同一主体通过同一关系与多个客体相连。
实验结果表明，无论在编辑前还是编辑后，“一对多”知识始终比“一对一”知识难以捕捉和实现泛用。举例来说，在BioGPT中，“一对一”知识的准确率比“一对多”知识高出115.56%，这也正是驱使长尾知识难题屡屡出现的主要原因之一。长尾知识中90.4%的信息属于“一对多”类别，导致模型在处理这类信息时容易出现记忆模糊和泛化不足的问题。
这一发现对于未来如何设计更细致的知识编辑技术提供了重要启示：提高对“一对多”知识的编辑效果，是提升整体长尾知识处理能力的关键。
🔍 深度解析：为何长尾与“一对多”如此棘手？
伴随知识编辑技术的推进，研究者们发现，长尾知识的问题主要源自于其固有的“一对多”特性。传统的知识编辑技术在面对单一答案时可以有效修改模型内置记忆，但当一个主体对应多个客体时，模型很可能只能记住“形式”而非底层内涵。
编辑方法虽能一致地记住编辑提示（Reliability指标高达98%以上），但在泛化到等价邻域问题（Generalisation）或应对复杂变体时，准确率依然大幅下降。这提示我们，现有的编辑机制更多是“记住了公式”，而未能真正“理解”长尾生物医学知识的内在多义性和复杂依赖关系。
例如，一位医生在遇到罕见疾病时，可能需要同时了解病因、症状、治疗方法等多方面信息，这与LLMs中“一对多”知识的内涵颇为相似。而当前编辑技术仅能在短时间内调整部分参数，这种“局部修改”方式难以全面覆盖复杂关联，必然导致泛化能力不足的问题。
🚀 挑战与前行：未来的知识编辑之路
面对长尾生物医学知识的挑战，当前的知识编辑技术已展现出显著的潜力，但距离满足临床精准应用的要求仍有不小的差距。研究总结出以下几点挑战以及未来可能的改进方向：
数据稀缺与知识复杂性
长尾知识往往只有极少的文献支持，导致LLMs在预训练阶段便已难以捕捉其精髓。未来或需结合多模态数据，辅以专家标注，构建更精细的长尾知识库，让模型能够获取更全面的语境信息。
一对多关联的处理机制
未来的知识编辑方法可以考虑设计专门应对“一对多”知识的模块，例如引入图神经网络等结构，对多目标关系进行联合建模。只有从根本上理解知识间的多重依赖，才能真正提升泛化能力。
局部与全局之间的平衡
现有编辑方法主要关注局部参数更新，而这可能会引发全局知识干扰。未来，需要探索更灵活的混合策略，即在保证新知识注入的同时，确保与原有知识体系的和谐共存。这可能需要更高级的控制机制和动态权重分配算法。
临床实践中的验证与反馈
随着大语言模型在医疗领域的应用日益增多，如何在实际临床环境中验证编辑技术的有效性亦是重中之重。学界和业界可以联合开展临床试验，将模型输出与医生经验进行对比，及时反馈并改进知识编辑策略。
🎨 图表与可视化：数据背后的生动故事
为了让读者更直观地体会到知识编辑的效果，研究团队提供了多张详细的图表。从模型预编辑时在不同共现组别上的准确率分布，到编辑后的ACC提升，再到一对一与一对多知识的对比图，每一幅图表都仿佛在讲述一个数字背后的故事。
例如，图3直观展示了不同LLMs在处理共现次数从高到低的生物医学知识时，准确率逐步下降的趋势。图4则展示了编辑后BioMedLM在低共现组别中的性能提升，但依旧存在明显差距。图5和图6则分别对比了一对一与一对多知识的探测结果，生动揭示了“一对多”问题的严峻性。
通过这样的可视化手段，既有助于研究者精准把握实验数据，又能让非专业读者更易理解编辑技术在生物医学知识应用中的意义和局限。下表为部分编辑方法在不同共现数条件下的综合表现指标（Reliability、Generalisation和Locality）的示意图：
| 共现数范围 | 方法 | Reliability (%) | Generalisation (%) | Locality (%) |
|---|
| \mathcal{D}(s,o)<10 | ROME | 98.02 | 68.42 | 83.70 |
| MEMIT | 86.21 | 47.36 | 98.10 |
| MEND | 91.32 | 46.75 | 89.60 |
| IKE | 83.87 | 43.70 | 97.81 |
| FT | 32.52 | 40.36 | 96.80 |
| \mathcal{D}(s,o)\geq 10^3 | ROME | 98.66 | 72.54 | 84.45 |
| MEMIT | 89.87 | 50.00 | 97.43 |
| MEND | 90.96 | 49.86 | 90.92 |
| IKE | 85.91 | 48.76 | 96.87 |
| FT | 34.84 | 44.62 | 97.57 |
这份表格不仅让人看到了各个方法在不同知识规模下的表现差异，也反映出在长尾知识领域里编辑技术尚需攻克的数据鸿沟。
📝 小结：编辑之光点亮生物医学未来
综合来看，研究充分证明了知识编辑在提高LLMs对长尾生物医学知识掌握上的积极作用。尽管现有技术在召回热门知识时无懈可击，但在面对稀缺且复杂的长尾知识时，模型仍然存在明显短板。精妙的知识编辑方法，如ROME、MEMIT、MEND等，能在一定程度上提高模型的问答准确率，但在“一对多”知识的泛化表现上依旧略显不足。
这迫使我们反思：在未来，如何更好地设计针对性编辑策略，兼顾局部准确和全局一致，成为医学人工智能领域的重要科研方向。可以预见，一旦这些难题被攻克，LLMs将在医疗诊断、治疗推荐和疾病研究等多个场景中大展身手，真正实现智能辅助诊疗。
未来的研究者们或许可以从以下几个层面开展进一步探索：
- 通过改进数据采集与标注技术，提高长尾知识的细粒度捕捉能力；
- 针对“一对多”关系，开发专用编辑模块，例如利用图神经网络实现多目标反馈；
- 引入更多语境信息，充分利用多模态数据，确保模型不仅“记住”知识表象，更能“理解”其内涵；
- 构建跨领域知识融合机制，使编辑结果能在多个子领域之间获得平衡，确保整体性能不受局部更新影响。
🔮 未来展望：从实验室到临床实践
随着医学领域对大数据和人工智能的不断依赖，LLMs的应用场景正迅速扩展。未来，编辑后的LLMs不仅需要在学术测评中展现出色表现，更要在真实的临床环境中经受考验。医生依赖这些模型快速检索罕见病例、查询治疗方案，而模型的准确性和泛化能力则直接影响临床决策的安全性和有效性。因此，在编辑技术不断迭代升级的今天，如何将这些理论成果有效转化为临床应用，将成为全行业共同努力的方向。
可以预见，当我们能够真正掌握并编辑长尾生物医学知识时，从罕见病的诊断到个性化治疗方案的制定，都将迎来质的飞跃。而这一切，无疑都是从实验室中那些细致入微的编辑技术探索开始的。
📚 参考文献
- Meng, K. et al. (2022a). Locating and editing factual associations in GPT. Advances in Neural Information Processing Systems, 35.
- Yao, Y. et al. (2023). Editing large language models: Problems, methods, and opportunities. Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
- Kandpal, N. et al. (2023). Large language models struggle to learn long-tail knowledge. International Conference on Machine Learning, PMLR.
- Liu, F. et al. (2021). Self-alignment pretraining for biomedical entity representations. Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics.
- Bolton, E. et al. (2024). BioMedLM: A 2.7B parameter language model trained on biomedical text. arXiv preprint arXiv:2403.18421.
