Modelli di Linguaggio Auto-Adattanti

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni, sebbene potenti, sono statici e non si adattano facilmente a compiti o conoscenze nuove.

Il quadro SEAL permette ai modelli di auto-adattarsi generando dei propri dati di finetuning e direttive di aggiornamento.

A fronte di nuovi input, il modello produce un 'auto-edit', che ristruttura l'informazione e specifica parametri di ottimizzazione per aggiornamenti persistenti dei pesi.

Viene utilizzato un ciclo di apprendimento per rinforzo con la performance del modello aggiornato come segnale di ricompensa.

I risultati degli esperimenti dimostrano che SEAL è promettente per l'adattamento auto-diretto dei modelli di linguaggio.