Der Artikel führt ein Rahmensystem für selbstanpassende Sprachmodelle (SEAL) ein, das es ermöglicht, dass Sprachmodelle ihre eigenen Finetuning-Daten und Aktualisierungsanweisungen generieren.
SEAL erlaubt es Sprachmodellen, sich selbständig an neue Aufgaben, Wissen oder Beispiele anzupassen, indem sie selbst Bearbeitungen generieren, die zu dauerhaften Gewichtsaktualisierungen führen.
Der Ansatz nutzt einen Verstärkungslernprozess, um effektive Selbstbearbeitungen zu fördern, wobei die Leistungsverbesserung des aktualisierten Modells als Belohnungssignal dient.
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