MIX-CPT: 一种通过解耦知识学习和格式对齐的领域适应框架

在自然语言处理领域，大型语言模型（LLMs）实现了具有突破性的技术进步，表现出出色的指令执行能力和复杂的推理水平。然而，由于未能接触到相关领域的数据资源，这些通用型LLMs在涉及专业技能的特定场景中仍存在显著的局限性。这种现象促使人们迫切需要将通用LLMs有效地调整至特定领域（例如数学与编程），这一过程通常被定义为LLMs的领域适应。

本研究提出了一种创新性的领域适应框架MIX-CPT，该框架通过分离知识获取与格式匹配两个环节，从而实现对LLMs的高效领域适应。相较于传统方法，MIX-CPT在知识学习阶段便同时完成了知识存储与应用，并在后续阶段有效达成了格式匹配的目标。该方法不仅提升了知识获取的效率，而且能够在训练样本数量有限的情况下更优地完成知识运用和格式匹配的任务。

研究背景与问题提出

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域引发了深刻的变革，展现出强大的指令遵循能力和复杂的推理能力。然而，由于接触到的相关数据有限，这些通用型LLMs在需要专业知识的特定领域仍存在显著不足。因此，将通用LLMs有效地适配到特定领域（如数学和编程）成为必要之举，这一过程被定义为LLMs的领域适应。

从本质上讲，将通用LLMs定制化到特定领域需在两个关键方面进行调整：

1. 知识获取：收集并运用必要的专业领域知识
2. 格式匹配：按照用户期望的输出形式进行回应