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編輯：LRS

【新智元導讀】自適應語言模型框架SEAL，讓大模型通過生成自己的微調數據和更新指令來適應新任務。SEAL在少樣本學習和知識整合任務上表現優異，顯著提升了模型的適應性和性能，為大模型的自主學習和優化提供了新的思路。

經過海量文本預訓練后的大模型，已經能夠很好地理解語言，并根據要求來生成文本。

不過，在部署大模型應用于特定任務、整合新信息或學習新的推理技能時，仍然需要人工標注數據對模型權重進行微調。

大模型是否可以通過「自己生成訓練數據和學習方法」來實現對新任務的自適應？

麻省理工學院的研究人員提出了一個全新的自適應語言模型（Self-Adapting LLMs，簡稱SEAL）的框架，可以讓大模型通過生成自己的微調數據和更新指令來實現自適應。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2506.10943

項目主頁：https://jyopari.github.io/posts/seal

與以往依賴獨立適應模塊或輔助網絡的方法不同，SEAL直接利用模型自身的生成能力來參數化和控制其自我適應過程。

當模型接收到新的輸入時，會生成一個「自編輯」（self-edit）——即自然語言指令，用于指定數據和優化超參數，以更新模型的權重。

通過有監督微調（SFT），自編輯能夠實現持久的權重更新，從而實現長期的適應性。

為了訓練模型生成有效的自編輯，研究人員采用強化學習循環，以「更新后模型在下游任務中的表現」作為獎勵信號。

在嘗試「將新的事實性知識整合到LLM」的實驗上，研究人員使用SEAL模型生成的合成數據進行微調。

相比與直接在原始文本上微調不同，經過強化學習訓練后，使用SEAL生成的合成數據進行微調，將SQuAD無上下文版本的問題回答準確率從33.5%提高到47.0%，甚至超過了GPT-4.1生成的合成數據。

研究人員還在ARC-AGI基準測試的簡化子集上對SEAL進行了少樣本學習評估，模型需要利用一組工具自主選擇合成數據增強和優化超參數（例如學習率、訓練周期、對特定token類型的損失計算）。

實驗表明，使用SEAL自動選擇和配置這些工具，比標準的上下文學習（ICL）和沒有強化學習訓練的自編輯表現更好。

自適應大模型

自適應大模型（SEAL）可以幫助語言模型更好地適應特定任務。

假設語言模型的參數為θ，C是與任務相關的上下文信息，τ是用于評估模型適應性的下游任務，SEAL會針對每個任務實例（C, τ）進行操作。

在知識整合任務中，C是需要整合到模型內部知識中的段落，τ是關于該段落的問題和答案；

在少樣本學習任務中，C是新任務的少量示例，τ是查詢輸入和真實輸出。

給定上下文C后，模型會生成一個自編輯（SE），通過有監督微調的方式來更新自己的參數。

研究人員使用強化學習來優化自編輯生成的過程：模型生成SE作為動作，根據生成SE后模型在τ上的表現獲得獎勵，并根據獎勵更新策略，以最大化預期獎勵。

獎勵與模型參數θ有關，所以強化學習的狀態為上下文C和參數θ

由于模型參數會不斷更新，之前版本模型收集的（狀態，動作，獎勵）三元組可能不再適用于當前模型。

因此，研究人員采用「在線策略」方法，即從當前模型中采樣自編輯，并基于當前模型計算獎勵。

相比其他策略方法，ReSTEM采用的「拒絕采樣+有監督微調」，可以讓訓練過程更穩定。

ReSTEM的過程為：首先從當前模型策略中采樣一些候選輸出（即自編輯），然后只對那些獲得正獎勵的樣本進行監督微調，以此來強化模型的策略。

實驗結果

少樣本學習

研究人員使用了一個沒有經過針對ARC（抽象和推理語料，Abstract and Reasoning Corpus）預訓練的小型開源模型Llama-3.2-1B-Instruct進行實驗。

由于大多數ARC任務對于未經過ARC預訓練的模型來說難度較大，研究人員從ARC訓練集中篩選出11個任務，從評估集中篩選出8個任務，確保這些任務在最優TTT（測試時訓練，test-time training）配置下可以被基礎的Llama-3.2-1B-Instruct模型解決。

在訓練過程中，研究人員使用ReSTEM方法，通過為每個訓練任務采樣15個自編輯來訓練模型。

每個自編輯分別應用于生成15個更新后的模型，然后在對應的測試樣本上進行評估，只保留那些「經過適應后能夠為測試輸入生成正確輸出」的模型。

評估指標為成功率：為每個保留的評估任務生成5個自編輯并評估模型，然后統計能夠產生正確輸出的自編輯的百分比，可以反映出所學自編輯生成策略的質量。

對比基線方法包括上下文學習（ICL）、TTT+自編輯（無強化學習）和Oracle TTT（性能上限）。

與基線方法相比，SEAL顯著提高了適應成功率（72.5%），而未經強化學習訓練的基礎模型的自編輯成功率僅為20%，不進行任何適應的成功率為0%

知識整合（Knowledge Incorporation）

研究人員使用Qwen2.5-7B模型，從SQuAD（斯坦福問答數據集）的段落中整合新的事實內容。

對比基線包括基礎模型（直接在問答任務上評估，Base Model）、僅在段落上微調模型（Train on Passage）、在段落和自動生成的推論上訓練模型（Train on Passage + Synthetic）、在段落和通過OpenAI API從GPT-4.1收集的模型生成推論上訓練。

在單段落設置下，僅在段落上微調的模型相比基礎模型幾乎沒有提升（33.5% vs. 32.7%），表明僅使用原始數據是不夠的。

使用GPT-4.1生成的推論可以將準確率提升到46.3%，比僅使用段落的基線提高了12.8個百分點。

使用Qwen2.5-7B模型生成的合成數據可以達到39.7%，提高了6.2個百分點。

經過強化學習后，SEAL進一步將準確率提升到47.0%，盡管模型規模較小，但表現優于使用GPT-4.1生成的合成數據。

在持續預訓練（CPT）設置下，模型從200個段落中整合信息，并在所有974個相關問題上進行評估。研究人員為每個段落采樣5個自編輯生成內容，并將這些合成數據用于持續預訓練。

結果顯示，SEAL在多段落設置下也優于所有基線方法，準確率達到43.8%。

雖然絕對性能低于單段落設置，但相對提升效果保持一致，這表明SEAL發現的編輯策略不僅適用于單個段落的合成數據生成，還能推廣到更廣泛的場景。

僅需兩次迭代，SEAL就超過了使用GPT-4.1數據的效果，后續迭代的提升效果逐漸減弱，表明策略迅速收斂到一種能夠「將段落提煉為易于學習的基本事實」的編輯風格。

從例子中，可以看到強化學習可以促使生成更詳細的自編輯內容，而這些更詳細的編輯又反過來提升了整體性能。

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2506.10943