ImproveAnyTask: An Autonomous Post-Training Harness for Iterative Model Self-Improvement
作者: Xingbo Yao, Xiaoman Wang, Zhengwu Lei, Tinghui Luo, YiLin Zhang, Yuefeng Wu, Yijie Xu, Tianfu Wang, Qingyuan Zhan, Ye Guo, Daoxin Zhang, Zhe Xu, Jian Liu, Hui Xiong
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-05
备注: 18 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出ImproveAnyTask以解决模型自我改进的挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自主后训练 模型适应 错误归因 更新策略 性能提升 自然语言处理 智能助手
📋 核心要点
- 现有方法在将大型语言模型适应特定任务时，面临高人力成本和持续改进困难的问题。
- ImproveAnyTask通过自主后训练的方式，组织适应过程为错误归因、更新方向选择和模型更新，降低了人力需求。
- 在11个任务上，ImproveAnyTask在Base和Instruct模型上分别实现了18.29和11.97个百分点的平均提升，显示出显著的效果。
📝 摘要（中文）
适应通用大型语言模型到特定任务需要大量的人力设计数据和训练策略。模型更新后，错误分布变化使得持续改进变得尤为困难。本文提出了ImproveAnyTask，一个自主的后训练工具，旨在有限的计算预算下提升任务性能。该工具借鉴了基于梯度的参数优化，将适应过程组织为错误归因、更新方向选择和可执行模型更新。通过指标级和案例级分析识别焦点问题，研究并比较有效策略的增益和再现难度，最终将选定策略转化为训练数据和配置。经过11个任务的评估，ImproveAnyTask在Base和Instruct模型上分别实现了平均提升18.29和11.97个百分点，最大提升达41.96点，且在24小时内使用相当于八个H20 GPU的资源完成。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决将通用大型语言模型适应特定任务时的高人力成本和持续改进的困难。现有方法在模型更新后，错误分布的变化使得适应策略需要不断调整，导致效率低下。
核心思路：ImproveAnyTask的核心思路是通过自主后训练的方式，系统化地组织模型的适应过程，减少对人工干预的依赖。该方法通过错误归因和更新方向选择，确保模型更新的有效性和针对性。
技术框架：ImproveAnyTask的整体架构包括三个主要模块：错误归因、更新方向选择和可执行模型更新。首先，通过分析模型的错误分布，识别出焦点问题；然后，选择合适的更新策略并进行小规模执行检查，最后进行全面的后训练。
关键创新：该研究的关键创新在于将错误归因与策略选择结合，形成了一种新的自主后训练框架。这与现有方法的本质区别在于，现有方法往往依赖于人工设计，而ImproveAnyTask则实现了自动化的适应过程。
关键设计：在设计上，ImproveAnyTask结合了指标级和案例级的分析方法，确保了所选策略的有效性。此外，训练数据和配置的转化过程经过精心设计，以确保模型更新的高效性和可重复性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，ImproveAnyTask在11个任务上取得了显著的性能提升，Base模型平均提升18.29个百分点，Instruct模型平均提升11.97个百分点，最大提升达到41.96个百分点。这些结果表明，该方法在有限的计算预算下，能够有效提升模型的任务性能。
🎯 应用场景
ImproveAnyTask的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过降低模型适应的人工成本，该工具能够加速模型在特定任务上的部署与优化，提升实际应用的效率和效果。未来，该方法可能推动更多领域的自动化模型改进，促进智能系统的自我学习能力。
📄 摘要（原文）
Adapting general-purpose large language models to specific tasks requires substantial human effort in designing data and training strategies. Sustaining improvement is especially challenging because model updates change the error distribution, requiring strategies to be continually refined. We introduce ImproveAnyTask, an autonomous post-training harness that improves task performance under a limited compute budget. Drawing inspiration from gradient-based parameter optimization, the harness organizes adaptation into error attribution, update-direction selection, and executable model updates. It combines metric-level and case-level analysis to identify a focal problem, then investigates research-backed strategies and compares their reported gains and reproduction difficulty. The selected strategy is translated into training data and a training configuration, with small-scale execution checks preceding full post-training. Subsequent evaluation guides model selection and further adaptation, while validated strategies and scripts are retained for reuse. Across 11 tasks, ImproveAnyTask achieves mean gains of 18.29 and 11.97 percentage points on the Base and Instruct models, respectively, with a maximum gain of 41.96 points, under a 24-hour budget with resources equivalent to eight H20 GPUs.