NAACL2025 Tutorial: Adaptation of Large Language Models

📄 arXiv: 2504.03931v3 📥 PDF

作者: Zixuan Ke, Yifei Ming, Shafiq Joty

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-10-22)

备注: NAACL2025 Tutorial

💡 一句话要点

NAACL2025教程：面向领域自适应和动态更新的大语言模型调优技术综述

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 领域自适应 模型调优 参数知识 半参数知识 检索增强生成 模型编辑 实时更新

📋 核心要点

  1. 通用大语言模型在特定领域和动态环境中表现受限，难以满足实际应用需求。
  2. 本教程旨在提供大语言模型调优技术的全面概述，涵盖参数和半参数方法。
  3. 重点关注评估指标的差异性，并探讨模型编辑等实时调优技术，以适应动态变化。

📝 摘要（中文）

本教程旨在解决对超越通用大语言模型静态能力的需求，概述动态、领域特定和任务自适应的大语言模型调优技术。通用大语言模型在各种任务中表现出强大的泛化能力，但通常难以在金融、医疗保健等专业领域以及代表性不足的语言的代码生成方面表现良好。此外，它们的静态性质限制了它们随世界变化而演进的能力，并且它们通常体积庞大，使得大规模部署不切实际且成本高昂。因此，自大语言模型诞生以来，其调优就备受关注，对于专注于服务目标用户的行业以及能够从小而强大的大语言模型中获益的学术界来说，这都至关重要。本教程旨在概述大语言模型调优技术，从数据和模型的角度介绍大语言模型调优，并强调评估指标和基准与其他技术的不同之处。在确定问题之后，我们将探讨各种调优技术，将它们分为两大类：参数知识调优，侧重于更新大语言模型中的参数知识；半参数知识调优，目标是更新大语言模型参数，以便通过检索增强生成（RAG）和基于代理的系统等技术更好地利用外部知识或工具。此外，我们还将讨论实时调优技术，包括模型编辑，它允许大语言模型在生产环境中动态更新。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型虽然在通用任务上表现出色，但在特定领域（如金融、医疗）和低资源语言的代码生成等任务中性能下降。此外，静态模型无法适应不断变化的世界知识，且模型体积庞大，部署成本高昂。因此，如何高效地对大语言模型进行领域自适应和动态更新是亟待解决的问题。

核心思路：本教程将大语言模型的调优技术分为两大类：参数知识调优和半参数知识调优。参数知识调优侧重于直接更新模型内部的参数，以适应新的领域或任务。半参数知识调优则侧重于利用外部知识或工具来增强模型的性能，同时对模型参数进行微调，使其更好地利用这些外部资源。通过这种分类，可以更清晰地理解各种调优技术的优缺点和适用场景。

技术框架：本教程首先介绍大语言模型调优的背景和动机，然后从数据和模型的角度进行分析。接着，重点讨论了评估指标和基准的选择，强调了它们与通用任务评估的不同之处。随后，详细介绍了参数知识调优和半参数知识调优的各种技术，包括微调、提示学习、模型编辑、检索增强生成（RAG）和基于代理的系统等。最后，对未来的研究方向进行了展望。

关键创新：本教程的关键创新在于对大语言模型调优技术的系统性分类和总结。通过将调优技术分为参数知识调优和半参数知识调优两大类，可以更清晰地理解各种技术的原理和适用场景。此外，教程还重点关注了实时调优技术，如模型编辑，这对于应对动态变化的环境至关重要。

关键设计：教程中没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于对各种调优技术的原理和方法的介绍。对于每种技术，教程都详细解释了其核心思想、优缺点和适用场景，并提供了相关的参考文献，方便读者深入学习。

📊 实验亮点

本教程系统性地总结了大语言模型调优的各种技术，并将其分为参数知识调优和半参数知识调优两大类，为研究人员和工程师提供了一个清晰的框架。此外，教程还重点关注了实时调优技术，如模型编辑，这对于应对动态变化的环境至关重要。通过学习本教程，读者可以快速了解大语言模型调优的最新进展，并选择合适的调优技术来解决实际问题。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于金融、医疗、法律等专业领域的大语言模型定制，提升模型在特定任务上的性能。同时，模型编辑等实时调优技术可用于快速修复模型错误，应对突发事件，增强模型的鲁棒性和可靠性。此外，该教程对学术界和工业界都有重要参考价值，有助于推动大语言模型调优技术的发展。

📄 摘要（原文）

This tutorial on adaptation of LLMs is designed to address the growing demand for models that go beyond the static capabilities of generic LLMs by providing an overview of dynamic, domain-specific, and task-adaptive LLM adaptation techniques. While general LLMs have demonstrated strong generalization across a variety of tasks, they often struggle to perform well in specialized domains such as finance, healthcare, and code generation for underrepresented languages. Additionally, their static nature limits their ability to evolve with the changing world, and they are often extremely large in size, making them impractical and costly to deploy at scale. As a result, the adaptation of LLMs has drawn much attention since the birth of LLMs and is of core importance, both for industry, which focuses on serving its targeted users, and academia, which can greatly benefit from small but powerful LLMs. To address this gap, this tutorial aims to provide an overview of the LLM adaptation techniques. We start with an introduction to LLM adaptation, from both the data perspective and the model perspective. We then emphasize how the evaluation metrics and benchmarks are different from other techniques. After establishing the problems, we explore various adaptation techniques. We categorize adaptation techniques into two main families. The first is parametric knowledge adaptation, which focuses on updating the parametric knowledge within LLMs. Additionally, we will discuss real-time adaptation techniques, including model editing, which allows LLMs to be updated dynamically in production environments. The second kind of adaptation is semi-parametric knowledge adaptation, where the goal is to update LLM parameters to better leverage external knowledge or tools through techniques like retrieval-augmented generation (RAG) and agent-based systems.