无需重新训练的跨领域知识迁移以促进大型语言模型的无缝知识应用

摘要 大型语言模型（LLMs）中的跨领域知识迁移面临重大挑战，尤其是涉及重新训练所需的大量资源。本研究引入了创新的嵌入适配和上下文调整技术，使LLMs能够在不需要全面重新训练的情况下，高效地实现跨领域知识迁移。实验结果显示模型灵活性提升且计算需求减少，突显了快速部署和扩展的潜力。这些发现表明了一种可持续的方法，用于在各个行业部署适应性人工智能，对人工智能未来发展具有重要影响。