AutoAdapt: An Automated Domain Adaptation Framework for LLMs
作者: Sidharth Sinha, Anson Bastos, Xuchao Zhang, Akshay Nambi, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan
分类: cs.LG
发布日期: 2026-03-09
💡 一句话要点
AutoAdapt：一种面向LLM的自动化领域自适应框架，提升专业领域性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 领域自适应 自动化机器学习 多智能体系统 超参数优化
📋 核心要点
- 现有LLM领域自适应方法依赖手动试错，超参数复杂，对数据敏感，且训练成本高昂。
- AutoAdapt利用知识库和多智能体辩论系统，在用户意图和数据信号的指导下，自动进行领域自适应。
- 实验表明，AutoAdapt在10个任务上比现有自动化机器学习基线平均提升了25%的准确率。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在开放领域表现出色，但在数据有限和知识不断发展的专业领域中表现不佳。现有的领域自适应方法严重依赖手动试错，产生显著的超参数复杂性，并且对数据和用户偏好高度敏感，所有这些都伴随着高昂的LLM训练成本。此外，超参数选择在不同模型/领域之间的交互和可迁移性仍然知之甚少，即使付出巨大努力，自适应收益也难以确定。为了解决这些挑战，我们提出了AutoAdapt，一种新颖的端到端自动化框架，用于高效可靠的LLM领域自适应。AutoAdapt利用来自文献和开源资源的精选知识库来减少专家干预。为了缩小搜索空间，我们设计了一种新颖的多智能体辩论系统，其中提议和评论智能体迭代交互，以对齐用户意图并将数据信号和最佳实践纳入规划过程。为了在紧张的预算下优化超参数，我们提出AutoRefine，一种基于LLM的新型代理模型，取代了昂贵的黑盒搜索。在10个任务中，AutoAdapt实现了比最先进的自动化机器学习基线平均25%的相对准确率提升，且开销最小。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在特定领域应用时，由于数据稀缺和领域知识差异导致的性能下降问题。现有领域自适应方法依赖人工经验，需要大量的试错和调参，效率低下且成本高昂。此外，超参数在不同模型和领域间的迁移性差，导致自适应效果不稳定。
核心思路：AutoAdapt的核心思路是利用自动化机器学习（AutoML）技术，构建一个端到端的自动化领域自适应框架。该框架通过精选的知识库和多智能体辩论系统，模拟专家经验，自动搜索和优化超参数，从而在有限的计算资源下，实现高效且可靠的领域自适应。
技术框架：AutoAdapt框架主要包含以下几个模块： 1. 知识库：收集领域相关的文献和开源资源，为自适应过程提供先验知识。 2. 多智能体辩论系统：包含提议智能体和评论智能体，通过迭代交互，生成自适应方案并进行评估，以对齐用户意图和数据信号。 3. AutoRefine：基于LLM的代理模型，用于在预算有限的情况下，快速评估不同超参数配置的性能，从而加速超参数优化过程。
关键创新：AutoAdapt的关键创新在于： 1. 自动化程度高：减少了人工干预，实现了端到端的自动化领域自适应。 2. 多智能体辩论系统：模拟专家经验，能够更有效地搜索和优化超参数。 3. AutoRefine代理模型：利用LLM的强大能力，加速了超参数优化过程，降低了计算成本。
关键设计： 1. 多智能体辩论系统：提议智能体负责生成自适应方案，评论智能体负责评估方案的优劣，两者通过迭代交互，不断改进方案。 2. AutoRefine代理模型：使用LLM作为代理模型，预测不同超参数配置的性能，从而避免了大量的实际训练和评估。 3. 损失函数：论文可能使用了某种损失函数来指导超参数优化过程，但具体细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AutoAdapt在10个不同的任务上，相对于最先进的自动化机器学习基线，实现了平均25%的相对准确率提升。这一结果表明AutoAdapt能够有效地进行领域自适应，并在性能上超越了现有方法。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。
🎯 应用场景
AutoAdapt可应用于各种需要领域自适应的场景，例如医疗诊断、金融风控、法律咨询等。通过自动化领域自适应过程，可以显著降低LLM在特定领域应用的成本和难度，提高其性能和可靠性，从而推动LLM在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) excel in open domains but struggle in specialized settings with limited data and evolving knowledge. Existing domain adaptation practices rely heavily on manual trial-and-error processes, incur significant hyperparameter complexity, and are highly sensitive to data and user preferences, all under the high cost of LLM training. Moreover, the interactions and transferability of hyperparameter choices across models/domains remain poorly understood, making adaptation gains uncertain even with substantial effort. To solve these challenges, we present AutoAdapt, a novel end-to-end automated framework for efficient and reliable LLM domain adaptation. AutoAdapt leverages curated knowledge bases from literature and open-source resources to reduce expert intervention. To narrow the search space, we design a novel multi-agent debating system in which proposal and critic agents iteratively interact to align user intent and incorporate data signals and best practices into the planning process. To optimize hyperparameters under tight budgets, we propose AutoRefine, a novel LLM-based surrogate that replaces costly black-box search. Across 10 tasks, AutoAdapt achieves a 25% average relative accuracy improvement over state-of-the-art Automated Machine Learning baselines with minimal overhead.