Nowa koncepcja samodoskonalenia modeli AI
Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology (MIT) opracowali technikę o nazwie SEAL (Self-Adapting LLMs), która pozwala modelom językowym (LLM) samodzielnie się uczyć i doskonalić. Opracowana w laboratorium Improbable AI Lab metoda zakłada, że system potrafi generować własne dane treningowe, a następnie wykorzystywać je do poprawy swoich wyników. Otwarty kod źródłowy projektu został udostępniony na GitHubie, a w środowisku badawczym uznano go za początek nowej epoki rozwoju sztucznej inteligencji.
Samoadaptacja jako odpowiedź na ograniczenia klasycznych modeli
Tradycyjne modele językowe po zakończeniu fazy pre-treningu przestają się uczyć, co prowadzi do starzenia się ich wiedzy. SEAL rozwiązuje ten problem, umożliwiając modelowi tworzenie i analizę własnych danych syntetycznych. Proces obejmuje tzw. self-edits — edycje własnych odpowiedzi zawierające wskazówki, jak poprawić wewnętrzne parametry modelu. Dzięki temu system może sam decydować, czego i jak się uczyć, przypominając w tym ludzką metodę powtarzania i przekształcania notatek dla lepszego zrozumienia materiału.
Architektura uczenia w dwóch cyklach
Mechanizm SEAL opiera się na dwóch sprzężonych pętlach: SFT (Supervised Fine-Tuning) i RL (Reinforcement Learning). Pierwsza umożliwia dostosowywanie wag modelu do wygenerowanych self-editów, druga natomiast optymalizuje proces generowania tych edycji, nagradzając skuteczniejsze strategie. W celu ograniczenia kosztów obliczeniowych zastosowano LoRA-based fine-tuning, pozwalający na modyfikację tylko wybranych fragmentów wag, co skraca czas trwania jednej iteracji do kilkudziesięciu sekund.
Skuteczność potwierdzona badaniami
W testach przeprowadzonych przez MIT wykazano, że SEAL przewyższa wyniki modeli takich jak GPT-4.1. W scenariuszu knowledge incorporation trafność odpowiedzi wzrosła z 33,5% do 47%, natomiast w przypadku few-shot learning skuteczność sięgnęła aż 72,5%. Model wykazał zdolność do generowania danych o wyższej jakości niż w przypadku tradycyjnych źródeł syntetycznych, ucząc się szybciej, taniej i z większą precyzją.
Wyzwania techniczne i naukowe
Mimo obiecujących wyników SEAL napotyka kilka trudności. Problemem pozostaje tzw. katastroficzne zapominanie, czyli utrata wcześniejszych umiejętności podczas przyswajania nowej wiedzy. Zespół badawczy stara się ograniczyć to zjawisko poprzez wzmocnienie procesów RL. Dodatkowo wysokie koszty obliczeń oraz konieczność posiadania danych referencyjnych stanowią ograniczenia dla szerokiego zastosowania. Mimo to, wystarczy mierzalny sygnał nagrody, aby system działał również w środowiskach bez etykiet, np. w systemach bezpieczeństwa i analizie danych.
Odbiór społeczności badawczej
Środowisko naukowe i branża technologiczna entuzjastycznie przyjęły koncepcję SEAL. W dyskusjach podkreślano, że projekt otwiera drogę do powstania modeli zdolnych do samodoskonalenia i automatycznej adaptacji. Eksperci wskazują, że to początek końca „zamrożonych wag”, a przyszłe generacje, takie jak GPT-6, mogą implementować podobne rozwiązania. SEAL jest postrzegany jako system, który rozwija się razem z otoczeniem, ucząc się z każdej interakcji.
Perspektywa rozwoju agentowych systemów AI
Zespół MIT zapowiada kontynuację badań nad integracją SEAL z agentowymi systemami AI. W przyszłości takie modele mogłyby prowadzić samodzielne pre-treningi i procesy ciągłego uczenia (continual learning), a także ulepszać własne strategie poprzez metody Group Relative Policy Optimization (GRPO). To przybliża wizję inteligentnych agentów, którzy po każdej interakcji aktualizują swoją wiedzę i zachowanie.
