自适应语言模型

引入了自适应大型语言模型（SEAL），这种框架允许模型自我调整权重，适应新任务和知识。

该方法允许模型通过生成自己的微调数据和更新指令实现自我适应。

SEAL不依赖于单独的适应模块或辅助网络，而是使用模型自身生成控制适应过程。

实验结果表明，在知识整合和少样本泛化上，SEAL展现了良好效果。