字節新研究:大模型推理時可原地修改參數
字節跳動Seed團隊與北京大學合作提出新方法,令大模型在推理過程中可原地修改參數,無需改變結構或重新訓練,針對智能體時代任務複雜、上下文超長導致性能衰減的問題,提供輕量可行的邊推理邊學習路徑。
研究動機
智能體時代,模型面對的任務日益複雜、上下文愈發超長,如何令大模型邊幹活邊學習、適應新資訊而不在長上下文中崩潰,已成為AI研究重點,現有測試時訓練方案卻存在明顯局限。


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