論文の概要: IKnow: Instruction-Knowledge-Aware Continual Pretraining for Effective Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20377v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 09:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.725628
• Title: IKnow: Instruction-Knowledge-Aware Continual Pretraining for Effective Domain Adaptation
• Title（参考訳）: IKnow: 効果的なドメイン適応のための指導学習型継続事前学習
• Authors: Tianyi Zhang, Florian Mai, Lucie Flek,
• Abstract要約: 継続的な事前トレーニングは、未ラベルのテスト時間データのみを使用して、大きな言語モデルを新しいドメインに適応することを約束する。 Instruction-Knowledge-Aware Continual Adaptation (IKnow)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.45024578676697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual pretraining promises to adapt large language models (LLMs) to new domains using only unlabeled test-time data, but naively applying standard self-supervised objectives to instruction-tuned models is known to degrade their instruction-following capability and semantic representations. Existing fixes assume access to the original base model or rely on knowledge from an external domain-specific database - both of which pose a realistic barrier in settings where the base model weights are withheld for safety reasons or reliable external corpora are unavailable. In this work, we propose Instruction-Knowledge-Aware Continual Adaptation (IKnow), a simple and general framework that formulates novel self-supervised objectives in the instruction-response dialogue format. Rather than depend- ing on external resources, IKnow leverages domain knowledge embedded within the text itself and learns to encode it at a deeper semantic level.
• Abstract（参考訳）: 継続事前トレーニングは、ラベルのないテストタイムデータのみを使用して、新しいドメインに大規模言語モデル(LLM)を適用することを約束するが、命令調整されたモデルに標準の自己教師対象を適用することによって、命令追従能力と意味表現を低下させることが知られている。 既存の修正では、元のベースモデルへのアクセスを前提とするか、あるいは外部ドメイン固有のデータベースからの知識に依存している。 本研究では,インストラクション・知識・認識型継続適応(Instruction-Knowledge-Aware Continual Adaptation, IKnow)を提案する。 外部リソースに依存するのではなく、IKnowはテキスト自体に埋め込まれたドメイン知識を活用して、より深いセマンティックレベルでそれをエンコードすることを学ぶ。

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