A Novel Self-Evolution Framework for Large Language Models

📄 arXiv: 2507.15281v1 📥 PDF

作者: Haoran Sun, Zekun Zhang, Shaoning Zeng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-21

💡 一句话要点

提出双阶段自进化框架DPSE，提升大语言模型领域认知和用户偏好对齐能力。

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

关键词: 大语言模型 自进化学习 领域知识 用户偏好 后训练 双阶段优化 对话系统

📋 核心要点

  1. 现有后训练方法侧重用户对齐，忽略了提升大语言模型在特定领域的认知能力。
  2. DPSE框架通过双阶段优化，兼顾用户偏好适应和领域知识增强，实现模型自进化。
  3. 实验表明，DPSE在多个任务上超越现有方法，验证了其在提升模型能力方面的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的能力在一定程度上受到预训练的限制，因此一些研究人员通过后训练来优化LLMs。现有的后训练策略，如基于记忆的检索或偏好优化，虽然提高了用户对齐，但未能增强模型的领域认知。为了弥合这一差距，我们提出了一种新颖的双阶段自进化（DPSE）框架，该框架共同优化用户偏好适应和领域特定能力。DPSE引入了一个审查模块来提取多维交互信号并估计满意度分数，这些分数通过主题感知和偏好驱动的策略来指导结构化数据扩展。这些扩展的数据集支持一个两阶段微调流程：监督领域基础，然后是频率感知偏好优化。在通用NLP基准和长期对话任务上的实验表明，DPSE始终优于监督微调、偏好优化和记忆增强基线。消融研究验证了每个模块的贡献。通过这种方式，我们的框架为LLMs的持续自进化提供了一条自主路径。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型后训练方法，如基于记忆检索或偏好优化，主要关注用户对齐，即让模型的输出更符合用户的偏好。然而，这些方法往往忽略了提升模型在特定领域的专业知识和认知能力。因此，模型在特定领域的表现仍然受限于预训练数据，无法充分满足专业领域的需求。

核心思路：DPSE框架的核心思路是通过一个双阶段的自进化过程，同时提升模型的用户偏好适应能力和领域特定能力。首先，利用Censor模块评估用户满意度，并基于此扩展训练数据，然后通过两阶段微调，先进行领域知识的监督学习，再进行偏好优化，从而实现模型的持续自进化。

技术框架：DPSE框架包含以下几个主要模块：1) Censor模块：用于提取多维交互信号，评估用户满意度。2) 数据扩展模块：基于Censor模块的评估结果，通过主题感知和偏好驱动的策略，生成新的训练数据。3) 监督领域基础微调阶段：利用扩展后的数据，对模型进行监督微调，使其掌握特定领域的知识。4) 频率感知偏好优化阶段：进一步优化模型的输出，使其更符合用户的偏好。整个流程是一个循环迭代的过程，模型在不断与用户交互的过程中，持续学习和进化。

关键创新：DPSE框架的关键创新在于其双阶段的自进化机制，它将领域知识学习和用户偏好优化有机结合，克服了现有方法只关注用户对齐而忽略领域知识的局限性。此外，Censor模块和数据扩展模块的设计，使得模型能够自主地从用户交互中学习，并生成高质量的训练数据，从而实现真正的自进化。

关键设计：Censor模块的设计需要考虑如何有效地提取多维交互信号，并准确地评估用户满意度。数据扩展模块需要设计合适的策略，以保证生成的数据既能覆盖不同的主题，又能符合用户的偏好。频率感知偏好优化阶段需要设计合适的损失函数，以平衡不同偏好的重要性。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DPSE框架在通用NLP基准和长期对话任务上均优于现有的监督微调、偏好优化和记忆增强基线。消融研究进一步验证了Censor模块和数据扩展模块的有效性。具体性能提升数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

DPSE框架可应用于各种需要持续学习和进化的对话系统和智能助手。例如，在医疗领域，可以帮助LLM更好地理解医学知识，并根据患者的偏好提供个性化的健康建议。在金融领域，可以提升LLM在金融领域的专业能力，并为用户提供更专业的投资建议。该框架具有广泛的应用前景，能够提升LLM在各个领域的实用价值。

📄 摘要（原文）

The capabilities of Large Language Models (LLMs) are limited to some extent by pre-training, so some researchers optimize LLMs through post-training. Existing post-training strategies, such as memory-based retrieval or preference optimization, improve user alignment yet fail to enhance the model's domain cognition. To bridge this gap, we propose a novel Dual-Phase Self-Evolution (DPSE) framework that jointly optimizes user preference adaptation and domain-specific competence. DPSE introduces a Censor module to extract multi-dimensional interaction signals and estimate satisfaction scores, which guide structured data expansion via topic-aware and preference-driven strategies. These expanded datasets support a two-stage fine-tuning pipeline: supervised domain grounding followed by frequency-aware preference optimization. Experiments across general NLP benchmarks and long-term dialogue tasks demonstrate that DPSE consistently outperforms Supervised Fine-Tuning, Preference Optimization, and Memory-Augmented baselines. Ablation studies validate the contribution of each module. In this way, our framework provides an autonomous path toward continual self-evolution of LLMs.