LaMDAgent: An Autonomous Framework for Post-Training Pipeline Optimization via LLM Agents

📄 arXiv: 2505.21963v1 📥 PDF

作者: Taro Yano, Yoichi Ishibashi, Masafumi Oyamada

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-28

💡 一句话要点

LaMDAgent：利用LLM Agent自主优化后训练流程，提升模型性能。

🎯 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: 大型语言模型 后训练 自动化机器学习 LLM Agent 流程优化

📋 核心要点

  1. 现有后训练流程依赖人工设计或仅优化单个组件，缺乏自动化和全局优化能力。
  2. LaMDAgent利用LLM Agent自主构建和优化完整的后训练流程，探索模型生成、数据集和超参数配置。
  3. 实验表明LaMDAgent提升了工具使用准确率9.0个百分点，并发现了人工难以发现的有效后训练策略。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出卓越的性能。为了进一步将LLMs定制到特定领域或应用，通常采用监督微调（SFT）、偏好学习和模型合并等后训练技术。虽然这些方法中的每一种都已被广泛研究，但完整后训练流程的自动构建仍然是一个未被充分探索的领域。现有方法通常依赖于手动设计或狭隘地专注于优化单个组件，例如数据排序或合并策略。在这项工作中，我们介绍LaMDAgent（语言模型开发代理的缩写），这是一个新颖的框架，它通过使用基于LLM的代理自主构建和优化完整的后训练流程。LaMDAgent系统地探索各种模型生成技术、数据集和超参数配置，利用基于任务的反馈来发现高性能的流程，且只需最少的人工干预。我们的实验表明，LaMDAgent将工具使用准确率提高了9.0个百分点，同时保留了指令遵循能力。此外，它还发现了传统人工驱动探索经常忽略的有效后训练策略。我们进一步分析了数据和模型大小缩放对探索的影响，以降低计算成本，发现模型大小缩放带来了新的挑战，而缩放数据大小则能够实现经济高效的流程发现。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）后训练流程自动化程度低的问题。现有方法主要依赖人工设计或仅关注流程中的个别环节（如数据排序、模型合并策略等），缺乏对整个后训练流程的全局优化能力，耗费大量人力且难以发现最优策略。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM作为Agent，赋予其自主探索和优化后训练流程的能力。通过让LLM Agent系统性地探索不同的模型生成技术、数据集和超参数配置，并根据任务反馈进行迭代优化，从而自动构建高性能的后训练流程。这种方法旨在减少人工干预，并发现人工难以发现的有效策略。

技术框架：LaMDAgent框架包含以下主要模块：1) 环境（Environment）：定义了可用的后训练技术（如SFT、偏好学习、模型合并）、数据集和超参数空间。2) Agent（LLM Agent）：负责生成后训练流程方案，并根据环境反馈进行调整。Agent使用LLM作为其核心决策引擎。3) 评估（Evaluation）：根据任务表现评估后训练流程的性能，并将评估结果反馈给Agent。Agent根据反馈调整后续的流程方案。整个流程是一个迭代探索和优化的过程。

关键创新：LaMDAgent的关键创新在于将LLM应用于后训练流程的自动化构建和优化。与传统方法相比，LaMDAgent能够自主探索更大的策略空间，并根据任务反馈进行学习和改进，从而发现更有效的后训练流程。此外，LaMDAgent还能够发现人工难以发现的策略组合。

关键设计：LaMDAgent的关键设计包括：1) Agent的Prompt设计：Agent的Prompt需要包含任务描述、可用的后训练技术、数据集和超参数信息，以及之前的探索历史和反馈。2) 奖励函数设计：奖励函数用于评估后训练流程的性能，并指导Agent的探索方向。奖励函数需要综合考虑任务准确率、指令遵循能力等因素。3) 探索策略：Agent需要采用合适的探索策略，以平衡探索和利用，从而在有限的计算资源下找到最优的后训练流程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LaMDAgent在工具使用任务上将准确率提高了9.0个百分点，同时保持了指令遵循能力。实验还表明，LaMDAgent能够发现人工难以发现的有效后训练策略。此外，论文还分析了数据和模型大小缩放对探索的影响，发现数据规模的扩展能够有效降低计算成本。

🎯 应用场景

LaMDAgent可应用于各种需要对LLM进行定制化训练的场景，例如特定领域的知识注入、特定任务的性能优化、以及模型安全性的提升。该研究能够降低LLM后训练的成本，并提高模型性能，具有广泛的应用前景。未来，该方法可以扩展到更多类型的模型和任务，并与其他自动化机器学习技术相结合。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional performance across a wide range of tasks. To further tailor LLMs to specific domains or applications, post-training techniques such as Supervised Fine-Tuning (SFT), Preference Learning, and model merging are commonly employed. While each of these methods has been extensively studied in isolation, the automated construction of complete post-training pipelines remains an underexplored area. Existing approaches typically rely on manual design or focus narrowly on optimizing individual components, such as data ordering or merging strategies. In this work, we introduce LaMDAgent (short for Language Model Developing Agent), a novel framework that autonomously constructs and optimizes full post-training pipelines through the use of LLM-based agents. LaMDAgent systematically explores diverse model generation techniques, datasets, and hyperparameter configurations, leveraging task-based feedback to discover high-performing pipelines with minimal human intervention. Our experiments show that LaMDAgent improves tool-use accuracy by 9.0 points while preserving instruction-following capabilities. Moreover, it uncovers effective post-training strategies that are often overlooked by conventional human-driven exploration. We further analyze the impact of data and model size scaling to reduce computational costs on the exploration, finding that model size scalings introduces new challenges, whereas scaling data size enables cost-effective pipeline discovery.