A Survey on Self-Evolution of Large Language Models
本文属于LLM系列文章，对《A Survey on Self-Evolution of Large Language Models》的翻译工作
大型语言模型的自我进化研究综述
- 摘要
- 1 引言
- 2 概述
- 3 进化目标
- 4 经验获取
- 5 经验精炼
- 6 更新
- 7 评估
- 8 开放问题
- 9 结论
摘要
在多个领域以及智能代理应用领域，大型语言模型（LLM）已取得显著进展。然而，基于人工或外部模型监督学习的LLM目前面临高昂成本。随着任务复杂性和应用多样性的增加，LLM的性能可能面临上限。为了解决这一问题，正以快速发展的趋势，LLM具备自主获取、改进和学习自身生成经验的能力。这种以人类体验式学习过程为启发的新式训练范式，为LLM向超级智能扩展提供了巨大潜力。在本研究工作中，我们对LLM中的自我进化方法进行了系统性调查。首先，我们提出了自我进化的概念框架；其次，将进化过程定义为一个包含四个阶段的循环结构：经验获取、经验精炼、更新和评估。接着，我们对LLM及其代理的进化目标进行了分类；随后，我们系统总结了相关文献，并对每个模块进行了分类和深入分析。最后，我们指出了当前存在的挑战，并提出了改进自我进化框架的未来研究方向。这些研究成果为LLM的发展提供了关键的理论指导。相应的GitHub存储库可在https://github.com/AlibabaResearch/DAMO-ConvAI/tree/main/Awesome-SelfEvolution-of-LLM中获取。
1 引言
2 概述
3 进化目标
4 经验获取
5 经验精炼
6 更新
7 评估
8 开放问题
9 结论
LLM遵循自我进化范式演变的过程，象征着人工智能领域的重大变革。该模型有望突破目前严重依赖人类注释和教师模型的局限性。这项研究为深入理解并推动发展自我进化的LLM提供了一个系统化的框架，围绕经验获取、完善、更新和评估的迭代周期构建。通过详细阐述进展并在此框架内对进化目标进行分类，我们全面梳理了现有方法，并突出了LLM自主学习、适应和改进的能力。同时，我们识别了当前面临的挑战，并提出了未来研究的方向，旨在加速向更具动态性、智能化和高效性的模型演进。这项研究深化了对自我进化的LLM理解，为人工智能的进一步发展奠定了基础，标志着朝着实现能够在复杂现实世界任务中超越人类表现的超级智能系统迈出的重要一步。