APE: Selective Fine-tuning with Acceptance Criteria for Language Model Adaptation

📄 arXiv: 2505.19912v2 📥 PDF

作者: Javier Marín

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-06-09)

💡 一句话要点

提出APE方法以解决语言模型适应性问题

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

关键词: 语言模型 微调 参数选择 自然语言处理 模型稳定性 性能提升 进化优化

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型微调方法往往容易导致模型的不稳定性，难以在性能和稳定性之间取得平衡。
  2. APE方法通过选择性微调和过滤选择过程，系统性地探索参数更新，从而实现稳定的模型适应。
  3. 在新闻摘要任务中，APE方法实现了33.9%的BLEU提升和36.2%的困惑度降低，展现了其优越的性能和效率。

📝 摘要（中文）

我们提出了邻近可能探索（APE），这是一种选择性微调方法，用于适应大型语言模型，系统性地探索参数修改，同时保持模型的稳定性。APE受到进化优化原则的启发，通过在小数据子集上进行微调，评估多个候选参数更新，并仅接受超过性能阈值的更新。与标准微调方法不同，APE实施了一种过滤选择过程，防止不稳定的参数变化，同时实现系统性改进。该方法在新闻摘要任务上实现了33.9%的BLEU提升和36.2%的困惑度降低，同时使用了最少的计算资源。该方法为受控模型适应提供了一个实用框架，平衡了性能提升与表示稳定性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在微调过程中容易出现的不稳定性问题。现有方法通常依赖单一梯度方向，导致模型性能波动较大。

核心思路：APE方法的核心在于通过选择性微调和过滤选择过程，系统性地探索多个参数更新，确保只有那些超过性能阈值的更新被接受，从而保持模型的稳定性。

技术框架：APE的整体架构包括多个阶段：首先在小数据子集上进行微调，评估候选参数更新；然后通过设定的性能阈值过滤不合格的更新；最后将合格的更新应用于模型。

关键创新：APE的主要创新在于其选择性微调和过滤选择过程，这与传统的单一梯度微调方法本质上不同，能够有效防止不稳定的参数变化。

关键设计：在参数设置上，APE采用了小数据子集进行微调，设定了明确的性能阈值，以确保只有有效的参数更新被接受。损失函数和网络结构的设计也经过优化，以支持这一选择性微调过程。

📊 实验亮点

在实验中，APE方法在新闻摘要任务上实现了33.9%的BLEU提升和36.2%的困惑度降低，显示出其在性能上的显著优势。此外，APE方法在计算资源使用上也表现出色，能够在最小资源消耗下实现最大性能提升。

🎯 应用场景

APE方法在自然语言处理领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高效且稳定的模型适应的场景中，如新闻摘要、对话系统和文本生成等。其提供的受控适应框架能够帮助研究人员和工程师在资源有限的情况下实现更好的模型性能，未来可能推动更多领域的研究与应用。

📄 摘要（原文）

We present Adjacent Possible Exploration (APE), a selective fine-tuning method for adapting large language models that systematically explores parameter modifications while maintaining model stability. Inspired by evolutionary optimization principles, APE evaluates multiple candidate parameter updates through fine-tuning on small data subsets and accepts only those exceeding a performance threshold. Unlike standard fine-tuning that follows single gradient directions, APE implements a filtered selection process that prevents destabilizing parameter changes while enabling systematic improvement. Our method achieves 33.9\% BLEU improvement and 36.2\% perplexity reduction on news summarization tasks while using minimal computational resources. The approach provides a practical framework for controlled model adaptation that balances performance gains with representational stability.