AutoAdapt: An Automated Domain Adaptation Framework for LLMs

大语言模型（LLMs）在开放领域表现优异，但在数据稀缺、知识持续演进的专业化场景中却面临显著挑战。当前主流的领域自适应方法高度依赖人工试错，超参数调优过程复杂度高，且对训练数据分布和用户偏好极为敏感，而这一切均需承担高昂的大模型训练成本。此外，超参数配置在不同模型或不同领域间的交互规律与可迁移性仍缺乏系统性理解，导致即便投入大量人力物力，领域适配效果仍难以保障。为应对上述难题，我们提出 AutoAdapt——一种全新的端到端自动化框架，旨在实现高效、可靠的 LLM 领域自适应。AutoAdapt 充分利用来自学术文献与开源资源的结构化知识库，显著降低对领域专家人工干预的依赖。为有效压缩超参数搜索空间，我们设计了一种创新的多智能体辩论机制：其中“提案智能体”与“批评智能体”通过多轮迭代交互，动态对齐用户意图，并将数据特征信号及领域最佳实践有机融入规划过程。针对预算受限条件下的超参数优化问题，我们进一步提出 AutoRefine——一种基于大语言模型构建的新型代理模型（surrogate model），用以替代计算开销巨大的黑箱搜索方法。在涵盖 10 项任务的广泛实验中，AutoAdapt 在平均相对准确率上较当前最先进的自动化机器学习（AutoML）基线方法提升达 25%，且仅引入极低的额外开销。

大型语言模型（LLMs）在开放域表现优异，但在数据稀缺、知识快速演化的专业领域中适应困难；现有领域适配方法依赖大量人工试错、超参数调优复杂、对数据分布和用户偏好高度敏感，且训练成本极高；更关键的是，超参数选择在不同模型与领域间的可迁移性与交互规律尚不明确，导致适配效果不可靠、投入产出比低。

提出AutoAdapt——首个端到端自动化LLM领域适配框架：1）利用文献与开源资源构建结构化知识库，显著降低专家介入；2）设计多智能体辩论系统（提案Agent与批评Agent迭代博弈），将用户意图、数据信号与最佳实践动态融合进适配规划；3）首创LLM驱动的轻量级代理模型AutoRefine，替代耗时昂贵的黑盒超参搜索，在极低预算下实现高效优化。

在10个专业领域任务（涵盖医疗、法律、金融等低资源场景）上，AutoAdapt平均相对准确率较SOTA AutoML基线提升25%，开销可控；实验设计强调真实受限条件（小样本、单卡微调预算、用户反馈闭环）；未提及其开源代码状态（截至2024年知识截止，项目尚未在GitHub广泛传播）；值得深入的方向包括：多Agent辩论过程的可解释性建模、AutoRefine在跨架构（如MoE vs. dense）上的泛化能力、以及知识库的持续增量更新机制。

1) 'LLM-Adapters: Efficient Fine-Tuning of Language Models via Parameter-Efficient Transfer Learning' (ICLR 2023); 2) 'AutoPrompt: Automatic Prompt Engineering for Few-Shot Learning' (NeurIPS 2022); 3) 'Optuna: A Next-Generation Hyperparameter Optimization Framework' (KDD 2019); 4) 'LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of LLaMA with Zero Initialization' (ACL 2023); 5) 'DialoGLUE: A Natural Language Understanding Benchmark for Dialogue Systems' (EMNLP 2022)