Similarity-Based Domain Adaptation with LLMs

📄 arXiv: 2503.05281v1 📥 PDF

作者: Jie He, Wendi Zhou, Xiang Lorraine Li, Jeff Z. Pan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-07

💡 一句话要点

提出基于LLM相似度的领域自适应框架，无需源域模型训练即可提升跨域文本分类性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 领域自适应 大型语言模型 知识蒸馏 文本分类 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有领域自适应方法依赖源域数据训练模型，耗时且限制了模型在不同源数据场景下的应用。
  2. 该论文利用LLM的泛化能力直接标注目标域数据，避免了源域模型训练，并引入相似度知识蒸馏。
  3. 实验表明，该方法在跨域文本分类任务上优于SOTA方法，准确率提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的无监督领域自适应框架，该框架利用大型语言模型（LLM）强大的泛化能力，无需使用源域数据训练模型即可对目标数据进行标注。随后，采用一种基于相似度的知识蒸馏损失进行优化。大量的跨域文本分类实验表明，该框架取得了令人印象深刻的性能，与最先进的方法相比，准确率提高了2.44%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的无监督领域自适应方法主要集中在学习源域和目标域之间的领域不变特征。然而，这些方法通常需要使用源域数据训练模型，这不仅耗时，而且限制了模型在具有不同源数据的应用中的使用。因此，如何避免源域模型训练，同时又能有效地将知识从源域迁移到目标域，是一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的零样本泛化能力，直接对目标域数据进行标注，从而避免了对源域数据的依赖。然后，通过一种基于相似度的知识蒸馏损失，将LLM的知识迁移到更小的模型中，从而实现高效的领域自适应。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：1) 目标数据标注阶段：利用LLM直接对未标注的目标域数据进行标注，生成伪标签。2) 知识蒸馏阶段：使用标注后的目标域数据，训练一个较小的模型，并使用基于相似度的知识蒸馏损失，将LLM的知识迁移到该模型中。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM的零样本能力进行目标域数据标注，从而避免了对源域数据的依赖，简化了领域自适应的流程。此外，提出的基于相似度的知识蒸馏损失，能够更有效地将LLM的知识迁移到小模型中。

关键设计：在目标数据标注阶段，选择合适的LLM至关重要，需要考虑LLM的泛化能力和计算资源。在知识蒸馏阶段，基于相似度的损失函数的设计需要仔细考虑，以确保能够有效地捕捉LLM的知识。具体的损失函数形式未知，需要根据实际情况进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在跨域文本分类任务上取得了显著的性能提升，与最先进的方法相比，准确率提高了2.44%。这表明该方法能够有效地利用LLM的知识，并将其迁移到目标域中，从而实现高效的领域自适应。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于跨领域文本分类任务，例如情感分析、主题分类等。在实际应用中，可以利用该方法快速适应新的领域，而无需重新训练模型，从而节省了大量的时间和计算资源。此外，该方法还可以应用于其他领域自适应任务，例如图像分类、语音识别等。

📄 摘要（原文）

Unsupervised domain adaptation leverages abundant labeled data from various source domains to generalize onto unlabeled target data. Prior research has primarily focused on learning domain-invariant features across the source and target domains. However, these methods often require training a model using source domain data, which is time-consuming and can limit model usage for applications with different source data. This paper introduces a simple framework that utilizes the impressive generalization capabilities of Large Language Models (LLMs) for target data annotation without the need of source model training, followed by a novel similarity-based knowledge distillation loss. Our extensive experiments on cross-domain text classification reveal that our framework achieves impressive performance, specifically, 2.44\% accuracy improvement when compared to the SOTA method.