In diesem Artikel wird Transformer² vorgestellt, ein neues adaptives Framework, das von Sakana AI vorgeschlagen wurde und die rechenintensiven und statischen Mängel traditioneller Methoden zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLM) behebt. Transformer² verwendet einen zweistufigen Mechanismus, um die LLM-Gewichte während des Argumentationsprozesses in Echtzeit anzupassen, sodass es sich flexibel an verschiedene unbekannte Aufgaben anpassen und sich wie ein Oktopus an die Umgebung anpassen kann. Sein Kern liegt im Singular Value Fine-Tuning (SVF) und in adaptiven Strategien, die „Experten“-Vektoren durch Reinforcement Learning trainieren und diese Vektoren dynamisch kombinieren, um genaue Antworten auf verschiedene Aufgaben zu erzielen. Dieses Framework bietet viele Vorteile wie hohe Parametereffizienz, Modularität und modellübergreifende Kompatibilität und hat in Experimenten eine bessere Leistung als herkömmliche Feinabstimmungsmethoden gezeigt.
Der Kern von Transformer² ist sein einzigartiger zweistufiger Mechanismus und die SVF-Technologie (Singular Value Fine-Tuning) sowie die clevere Kombination mehrerer adaptiver Strategien. Die durch Reinforcement Learning trainierten „Experten“-Vektoren verleihen dem Modell eine starke Anpassungsfähigkeit, sodass es bei einer Vielzahl unbekannter Aufgaben gute Leistungen erbringen kann. Obwohl es noch Raum für Verbesserungen gibt, hat Transformer² zweifellos einen wichtigen Schritt zum Aufbau eines wirklich dynamischen, selbstorganisierenden KI-Systems gemacht. Zu den zukünftigen Forschungsrichtungen gehören die Modellzusammenführung und die Erweiterung von CEM-Methoden. Die Adresse des Artikels ist am Ende des Artikels beigefügt, und wir freuen uns darauf, dass weitere Forscher dies eingehend untersuchen.