MIT-onderzoekers introduceren ‘SEAL’: een baanbrekende ontwikkeling in de evolutie van zelfverbeterende AI

Onderzoekers van MIT hebben SEAL (Self-Adapting Language Models) onthuld, een framework waarmee grote taalmodellen hun eigen trainingsdata kunnen genereren en hun eigen gewichten kunnen bijwerken via door versterking geleerde zelfbewerkingen. Het paper, deze week uitgebracht, verschijnt te midden van een bredere golf van zelfverbeterend AI-onderzoek en intense debatten over recursieve systemen. Het biedt concrete methodologie en gemeten resultaten in plaats van speculatie.

Heb je haast? Dit is wat telt:

Belangrijk punt 🔑	Waarom het ertoe doet 📌
SEAL traint op zijn eigen bewerkingen ✍️	Modellen kunnen verbeteren zonder nieuwe menselijke labels, wat iteratiekosten verlaagt.
Versterking leren stuurt updates 🎯	Zelfbewerkingen worden beloond alleen wanneer de downstream prestaties stijgen.
Werkt vandaag op twee domeinen 🧪	Kennisintegratie en few-shot learning laten meetbare verbeteringen zien.
Praktisch trainingsrecept 🛠️	Gebruikt ReST^EM voor stabiel leren; code en paper zijn openbaar.

• 🚀 Probeer SEAL eerst op een smalle, hoogsignaal-taak voordat je opschaalt.
• 🧭 Volg downstream metrics voor beloningen, niet proxy-scores.
• 🧱 Isoleer updates met versiebeheer om regressies te vermijden.
• 🛡️ Voeg beschermende maatregelen toe voor datakwaliteit en catastrofaal vergeten.

Hoe MIT’s SEAL Werkt: Door Versterking Geleerde Zelfbewerkingen voor Zelfverbeterende AI

De centrale premisse van SEAL is gemakkelijk uit te leggen maar niet eenvoudig uit te voeren: laat een taalmodel gestructureerde “zelfbewerkingen” (SE’s) produceren—synthetische trainingsvoorbeelden en update-richtlijnen—pas die bewerkingen toe via fine-tuning, en gebruik versterking leren om het beleid te verbeteren dat de bewerkingen genereert. De effectiviteit van een zelfbewerking wordt beoordeeld op basis van de downstream prestaties van het model op een specifieke evaluatietaak, waarbij leren direct aan uitkomsten wordt gekoppeld in plaats van aan proxies.

SEAL kan worden gezien als twee loops. De buitenste loop is een RL-beleid dat kandidaat-zelfbewerkingen voorstelt, gebonden aan een taakvoorbeeld (context C, evaluatie τ). De binnenste loop voert een kleine supervised fine-tuning update uit, waarbij θ′ wordt geproduceerd uit θ met behulp van de gegenereerde zelfbewerking. Na evaluatie op τ werkt de waargenomen beloning het buitenste beleid bij. Deze benadering komt overeen met meta-learning, omdat het systeem een strategie leert om zijn eigen trainingsdata te creëren die betrouwbare verbeteringen oplevert.

Het team meldt dat standaard online RL-methoden—zoals GRPO en PPO—instabiel waren voor dit probleem. In plaats daarvan gebruiken ze ReST^EM, een op filtering gebaseerde benadering geïnspireerd door eerder werk van DeepMind. Conceptueel genereert de E-stap kandidaatbewerking vanuit het huidige beleid; de M-stap voert superyvise updates uit alleen op bewerkingen die een prestatiedrempel halen. Dit “oogst de goede voorbeelden” recept vermijdt oscillatie en ineenstorting, terwijl het relatief eenvoudig te implementeren blijft.

Waarom het tweeloops-ontwerp van SEAL het update-spel verandert

Traditionele post-training pipelines vertrouwen op samengestelde data en handmatige supervisie. SEAL vervangt een deel van deze pipeline door zelfgegenereerde, taakgerichte data die door de taak zelf wordt gevalideerd. De voordelen zijn het grootst wanneer de taak frequente, betrouwbare feedbacksignalen biedt—bijvoorbeeld het beantwoorden van vragen over een nieuw artikel of het oplossen van een nauw omschreven probleem. Door beloningen te koppelen aan de prestaties van het bijgewerkte model, ontmoedigt SEAL oppervlakkige bewerkingen en stimuleert het bewerkingen die generaliseren.

• 🧠 Meta-leereffect: het model leert welke soorten trainingsvoorbeelden het helpen verbeteren.
• 🔁 Snelle aanpassing: kleine, frequente updates op relevante data houden de vaart erin.
• 🧪 Ingebouwde validatie: alleen bewerkingen die scores verhogen worden versterkt.
• 🧯 Stabiliteit door ReST^EM: filtering voorkomt risicovolle policy-updates.

Vanuit systeemoogpunt werkt SEAL ook goed met een ecosysteem van AI-tools. Hardware van NVIDIA versnelt de frequente inner-loop-updates. Experiment tracking-platformen kunnen kwaliteit van bewerkingen en beloningsverloop loggen. En hoewel het paper één model gebruikt om zowel bewerkingen te genereren als toe te passen, is een teacher–student splitsing mogelijk: één model stelt bewerkingen voor, een kleiner model past ze toe, en een derde component controleert de uitkomsten.

Component ⚙️	Rol 🧭	Signaal 🎯
Buitenste RL-beleid	Genereert zelfbewerkingen vanuit context C	Beloning van prestaties op τ ✅
Binnenste update	Past SE toe via SFT (θ → θ′)	Gradient van SE-voorbeelden 📈
ReST^EM-filter	Versterkt alleen nuttige bewerkingen	Only positieve-beloningsvoorbeelden 🧪
Teacher–student (optioneel)	Scheiden van voorstel en toepassing	Gecontroleerd door evaluator-model 🔍

Omdat bewerkingen worden gemeten aan taakgegronde uitkomsten, richt SEAL het leren waar het telt en doet dat herhaaldelijk, waardoor de claim “zelfverbeterend” concreet wordt en niet speculatief.

Voordelen en Gebruikstoepassingen: SEAL in Kennisintegratie en Few‑Shot Learning

SEAL is geïmplementeerd in twee domeinen: kennisintegratie (verse feiten in gewichten bakken) en few-shot learning (snel aanpassen vanaf een handvol voorbeelden). Hoewel dit academisch klinkt, zijn de implicaties uitermate praktisch. Denk aan een middenmarkt supportplatform—noem het NovaSupport—dat antwoorden actueel moet houden met elke dagelijkse productwijziging. Het invoeren van lange contexten kan fragiel en duur zijn; hertraining vanaf nul is traag. SEAL biedt een derde weg: genereer kleine, gerichte zelfbewerkingen uit nieuwe documentatie, pas een snelle update toe en valideer met taakgerichte queries.

Kennisintegratie is belangrijk wanneer nieuwe informatie sneller binnenkomt dan releases. Een nieuwsredactie kan achtergrondinformatie verwerken vóór interviews; compliance-teams kunnen nieuwe beleidsregels opnemen; een zorgverlener kan nieuwe triagerichtlijnen coderen. Elk geval vertrouwt op betrouwbare assimilatie van informatie in de interne representatie van het model, niet alleen op het ophalen ervan tijdens inferentie. SEAL levert die aanpassing op gewichts­niveau terwijl acceptatie wordt gekoppeld aan meetbare verbeteringen op evaluatievragen.

Few-shot aanpassing sluit goed aan bij workflows waarin voortdurend nieuwe formaten of schema’s verschijnen. Een edtech-bedrijf dat nichevakgebieden pilot, kan SEAL gebruiken om tutoringstijlen te ontwikkelen met kleine instructiesnippets, waarbij de aanpassing wordt gevalideerd met korte quizzen. Een code-assistent kan zich afstemmen op eigenaardigheden van een project—foutmeldingen, logstijl, unit-testconventies—with kleine bewerkingen die repository-specifieke taken verbeteren.

• 📰 Dynamische content: verwerk verse artikelen, FAQ’s en beleidsnotities in uren, niet weken.
• 🧩 Schema-drifts: houd classificatie, extractie of SQL-generatie in lijn met veranderende schema’s.
• 🧑‍⚕️ Protocolwijzigingen: codeer nieuwe checklists of triageflows met gevalideerde vraagsets.
• 🧑‍💻 Codebase-adaptatie: leer repository-idiomen via gerichte, zelfgegenereerde voorbeelden.

De bredere context in de industrie ondersteunt deze richtingen. Teams bij Google AI en Microsoft Research onderzochten afzonderlijk continue adaptatiestrategieën; IBM Watson was pionier in zakelijke kennisintegratie; Anthropic legt nadruk op constitutionele signalen voor veilige verfijning; OpenAI populariseerde versterkings- en preferentieleren op schaal. SEALs bijdrage is een operationeel recept dat RL-gestuurde zelfbewerkinggeneratie toevoegt aan die traditie en het demonstreert met rechtstreekse vergelijkingen.

Situatie 🧭	SEAL zet in 🛠️	Voordeel 💡
Support-docs update 📚	Genereer zelfbewerkingen uit nieuwe releasenotes	Minder hallucinaties; snellere antwoordverversing ✅
Compliance-wijziging 🏛️	Bewerkingen gericht op beleidsdelta’s	Traceerbare updates gekoppeld aan auditvragen 🔍
Edtech-module 🎓	Few-shot voorbeelden als zelfbewerkingen	Snelle stijladaptatie met quiz-gebaseerde beloningen 🧪
Dev-tooling 🧑‍💻	Repo-gericht snippets als bewerkingen	Project-specifieke nauwkeurigheid; lagere review-overhead 🧰

Wat met robotica of embodied agents? Hoewel SEAL gepresenteerd wordt voor taalmodellen, sluit het versterkingssignaalontwerp aan bij hoe teams bij Tesla en anderen on-policy updates voor perceptie en controle benaderen. In multimodale pipelines zou SEAL-achtige bewerkinggeneratie synthetische taal–visie-paren kunnen voorstellen, verankerd aan downstream taakbeloningen, als aanvulling op beleidslijnen bestudeerd door DeepMind bij RL vanuit menselijke feedback en automatisch gegenereerde curricula.

Het verbindende thema is verantwoordelijkheid. Door elke update zijn waarde te laten bewijzen met taakmetrics, krijgen teams een verdedigbare route tot snelle iteratie zonder kwaliteitscontrole op te geven.

Wat de Experimenten Tonen: Cijfers, Baselines en Snelle Verbetering

SEAL’s evaluatie beslaat twee testomgevingen—few-shot learning op een kleinere instruction-tuned model en kennisintegratie op een groter basismodel. In de few-shot setting met Llama‑3.2‑1B‑Instruct verhoogde SEAL het aanpassingssucces tot 72,5%, vergeleken met 20% voor een naïeve zelfbewerkingsbaseline zonder versterking en 0% zonder aanpassing. De absolute cijfers variëren per taak, maar de relatieve delta is het verhaal: beloonde bewerkinggeneratie ontdekt trainingsfragmenten die echt het verschil maken.

Voor kennisintegratie gebruikte het team Qwen2.5‑7B om nieuwe feiten op te nemen uit passages in SQuAD-stijl. Zelfs synthetische data gegenereerd door het basismodel verbeterde de nauwkeurigheid; het toepassen van de ReST^EM trainingsloop versterkte dat verder. Opvallend steeg de prestatie snel over externe RL-iteraties, vaak met betere resultaten dan pipelines die vertrouwden op extern geproduceerde data (bijv. GPT‑4.1 outputs) na slechts een paar rondes. De kwalitatieve voorbeelden tonen dat de bewerkconcepten specifieker en beter afgestemd werden op de eisen van de evaluator naarmate het trainen vorderde.

Waarom versnelt SEAL? Het model past niet zomaar elke data aan—het past data aan waarvan het gelooft dat die helpt, en dat geloof wordt getest door een beloning. Dit sluit een lus tussen hypothese en feedback. Statistische synthetische data benaderingen vertrouwen op vaste heuristieken of upstream modellen die misschien niet alle eigenaardigheden van de doeltaak vangen. De RL-gestuurde generator internaliseert die eigenaardigheden door de uitbetaling te zien.

• 📈 Grote relatieve winst op few-shot taken benadrukt de waarde van geleerde bewerkingspolicies.
• ⏱️ Snelle verbetering over RL-iteraties wijst op cumulatieve opbrengsten van betere bewerkingen.
• 🧪 Kwalitatieve afstemming van bewerkingen op taakeisen neemt toe in de tijd.
• 🧯 Stabiliteit via ReST^EM voorkomt de volatiliteit die bij PPO-achtige methoden voorkomt.

Instelling 🔬	Methode 🧪	Resultaat 📊	Conclusie 💬
Few-shot (Llama‑3.2‑1B)	Geen aanpassing	0% ✅	Baseline-capaciteit is zwak zonder updates
Few-shot	Zelfbewerkingen zonder RL	20% 📉	Ongereguleerd bewerkinggeneratie is inconsistent
Few-shot	SEAL (RL + ReST^EM)	72,5% 🚀	Beloonde bewerkingen stimuleren echte aanpassing
Kennisintegratie (Qwen2.5‑7B)	Basis synthetische data	Verbeterd t.o.v. baseline 📈	Zélfs naïeve synthetische data helpt
Kennisintegratie	SEAL RL-iteraties	Snelle winst; vaak > GPT‑4.1 data na 2 rondes 🥇	RL verbetert bewerkingskwaliteit over rondes

Beperkingen worden open besproken. Catastrofaal vergeten kan optreden als veel bewerkingen zich richten op een smalle kennislaag; dit vraagt om periodieke retentietests. Computatie stijgt met inner-loop fine-tunes, wat zorgvuldige batching en NVIDIA-versnellers aanraadt. En omdat beloningen contextafhankelijk zijn, kan evaluatiedrift leren verstoren als τ niet stabiel is. Mitigaties omvatten gemengde replay buffers, bevroren ankers en cross-split audits.

SEAL in het Ecosysteem van 2025: Hoe Het Zich Verhoudt tot Andere Zelfverbeterende AI-Inspanningen

De timing van SEAL valt samen met een golf van werk die onderzoekt hoe AI zichzelf leert verbeteren. Recente voorbeelden zijn Sakana AI en de “Darwin‑Gödel Machine” van de University of British Columbia, CMU’s “Self‑Rewarding Training (SRT),” Shanghai Jiao Tong University’s “MM‑UPT” voor multimodale continuele learning, en CUHK/vivo’s “UI‑Genie.” Tegelijkertijd heeft commentaar van leiders zoals OpenAI ideeën over recursief zelfverbeterende systemen in het publieke debat gebracht, inclusief brede visies voor geautomatiseerde toeleveringsketens en fabrieken.

SEAL’s niche is pragmatisch. Het claimt geen brede zelfmodificatie of autonomie in code-herschrijven. In plaats daarvan richt het zich op de data die het model bijwerkt, lerend hoe bewerkingen te componeren die blijven hangen en helpen. In die zin stemt het overeen met bedrijfs­zorgen die teams rondom Microsoft Research, Google AI, IBM Watson en Anthropic herkennen: prestaties moeten gelinkt zijn aan uitkomsten, veiligheid moet meetbare poorten hebben en updates moeten gecontroleerd en omkeerbaar zijn. De ReST^EM-kern is ook een knipoog naar stabiliteit, aansluitend bij lessen van DeepMind over de gevaren van agressieve beleidsgradienten.

Vergelijkende kaders verduidelijken waar SEAL nu staat. DGM verkent theoretische recursieve verbetering, SRT verwijdert sommige menselijke labels door beloningen te bootstrappen, MM‑UPT werkt over modaliteiten met continue updates, en UI‑Genie richt zich op interface-gegronde zelfverbetering. SEAL volgt een pad ertussenin met een compact recept: zelfbewerkinggeneratie + inner-loop fine-tuning + RL-filtering.

• 🧭 Scope: SEAL is taak-gebonden en op gewichts­niveau, geen vrij rondzwervend agent.
• 🧱 Beschermingen: beloningen en filtering beperken leren tot geverifieerde winst.
• 🧰 Portabiliteit: compatibel met standaard LLM fine-tuning-stacks.
• 🔍 Controleerbaar: elke geaccepteerde bewerking correspondeert met meetbare verbetering.

Framework 🧪	Kernidee 💡	Databron 🗂️	Beleidsmethode 🧭	Waar het uitblinkt ✨
SEAL (MIT)	RL-geleerde zelfbewerkingen	Model-gegenereerd ✍️	ReST^EM filter ✅	Kennisintegratie, few-shot 📚
DGM	Recursieve zelf-evolutie	Gemengd	Varieert	Theoriegedreven exploratie 🧠
SRT	Zelfbelonend trainen	Zelfgelabeld	Bootstrapped	Vermindert menselijke labels 🤝
MM‑UPT	Multimodale continuele updates	Multimodaal	Taak-specifiek	Visie-taalpipelines 🖼️
UI‑Genie	Interface-gegronde zelfverbetering	Interactielogs	Beleid + heuristieken	Toolgebruik en UI-flows 🧩

Een reden dat het SEAL-paper discussie opwekt is omdat het gaat over het “hoe” achter zelfverbetering in plaats van het “of.” Het toont concrete positieve veranderingen, biedt een implementeerbare loop, en erkent beperkingen. Een gemeten, testbaar mechanisme is wat het veld nodig heeft naarmate ideeën over autonomie ambitieuzer worden.

Als resultaat kunnen doelgroepen zich richten op het praktische: waar helpt zelfbewerken, welke signalen zijn betrouwbaar, en hoe schalen we veilig en met verantwoordelijkheid ingebouwd?

Van Lab naar Stack: Praktische Stappen om SEAL in een Team te Piloten

Teams die SEAL willen proberen, beginnen best met een smal, evalueerbaar probleem. De officiële bronnen—het paper, de projectpagina en de GitHub-repo—schetsen de trainingsloop duidelijk. Een minimale pilot draait op een bescheiden instruction-tuned model, met NVIDIA GPU’s die de inner-loop updates versnellen. Heeft een team strikte databudgetten, dan is een teacher–student-opstelling mogelijk om bewerkinggeneratie te isoleren van gewichtsupdates, met een auditor die onafhankelijk winst verifieert.

Begin met het definiëren van het taakvoorbeeld (C, τ): de context C kan recente releasenotes, een beleidsdocument of een paar voorbeelden zijn; de evaluatie τ een set vastgehouden queries of prompts waarvan de antwoorden ware competentie onthullen. Configureer dan het buitenste beleid om kandidaatbewerkingen te produceren, de binnenste loop om kleine SFT-stappen toe te passen, en een ReST^EM-achtige filter om alleen bewerkingen te accepteren die scores verhogen.

Versiebeheer en observeerbaarheid zijn essentieel. Elke geaccepteerde bewerking wordt opgeslagen met metadata—prompt, motivatie, beloningswaarde en resulterende metrics—zodat rollbacks eenvoudig zijn. Voor het beheersen van catastrofaal vergeten introduceer retentietests op representatieve benchmarks en onderhoud een replay buffer van oude kennis. Combineer SEAL met retrieval om te beperken wat onthouden moet worden; in veel bedrijfs­systemen is een hybride van retrieval-augmented generatie (RAG) en aanpassen op gewichts­niveau robuust en efficiënt.

• 🧪 Begin klein: één domein, één metric, één modelgrootte.
• 📊 Maak beloningen betrouwbaar: gebruik taakgegronde vragen, geen proxy-scores.
• 🧯 Bescherm tegen regressies: retentietests en shadow-deployments.
• 🔐 Governance: log bewerkingsherkomst voor audits en veiligheidscontroles.

Pijplijnfase 🧱	Keuzes 🛠️	Notities 📎
Modelbasis	Llama, Qwen, Mistral of API-ondersteund via OpenAI/Anthropic wrappers	Lokale gewichten vergemakkelijken versiebeheer; API’s vereisen zorgvuldige bewerkingstoepassing 🔐
Bewerkinggeneratie	Enkel model of teacher–student	Teacher stelt voor; student past toe; auditor valideert ✅
Optimalisatie	ReST^EM filtering	Stabiel, simpel; voorkomt PPO-instabiliteit 🛟
Hardware	NVIDIA GPU’s; mixed precision	Batch inner-loop updates voor throughput ⚡
Veiligheid & evaluatie	Beleidschecks; red-team prompts	Leen playbooks van Google AI, Microsoft Research, IBM Watson 🛡️

Integratiepatronen variëren. Een product gericht op zoeken kan SEAL-updates ’s nachts plannen aan de hand van een overzicht van gewijzigde documenten. Een developer tool kan ze triggeren bij gemergede pull requests, met repository-tests als τ. Een klantgerichte assistent kan updates eerst in shadow-mode draaien, en pas promoten wanneer beloningsdrempels behaald zijn. Voor organisaties met strikte veiligheidsprofielen kan een extern beleidsmodel (of regelsysteem vergelijkbaar met Anthropic’s constitutionele benadering) bewerkingen vetoën die beschermde gedragingen wijzigen.

Wat schaal betreft, is de route incrementeel. Begin met een 1B–7B model, bewijs verbetering op een scorebare taak, en schaal selectief. Men kan zich toekomstige integraties voorstellen waarbij OpenAI of Anthropic endpoints gestructureerde zelfbewerkings-API’s bieden; waar NVIDIA hardware inner-loop-scheduling automatiseert; en waar agentplatforms van Google AI of Microsoft Research SEAL-achtige policies pluggen voor continue adaptatie. De noordster blijft hetzelfde: bewerkingen verdienen hun plek door echte metrics te verplaatsen, niet louter door heuristieken te halen.

De praktische les is conservatief maar optimistisch: bouw een loop die je kunt vertrouwen, en laat die loop dan draaien.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Wat is precies een zelfbewerking in SEAL?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Een zelfbewerking is een gestructureerd, door het model gegenereerd trainingsfragment (en bijbehorende instructies) dat het model gebruikt om zichzelf te fine-tunen. SEAL beloont alleen bewerkingen die de downstream taakprestatie verbeteren, waardoor geaccepteerde bewerkingen aantoonbaar helpen.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Hoe verschilt SEAL van standaard fine-tuning?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Standaard fine-tuning steunt op extern samengestelde datasets. SEAL genereert kandidaatdata on the fly en gebruikt versterkingsleren (via ReST^EM) om alleen bewerkingen te filteren en te versterken die taakmetrics verhogen, waardoor een gesloten lus tussen hypothese en beloning ontstaat.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Verhoogt SEAL het risico op catastrofaal vergeten?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Dat kan als updates te zeer focussen op een smalle kennislaag. Dit kan worden gemitigeerd door retentietests uit te voeren, replay buffers te gebruiken, oude en nieuwe data te mengen en SEAL te combineren met retrieval zodat niet alle kennis gememoriseerd hoeft te worden.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Kan SEAL gebruikt worden met API-only modellen zoals OpenAI of Anthropic?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Directe gewichtsupdates vereisen lokale modellen. Teams kunnen echter de loop nabootsen door een API-model bewerkingen te laten voorstellen en deze toe te passen op een lokaal studentmodel, of door API-endpoints te gebruiken die parameter-efficiënte fine-tuning ondersteunen wanneer beschikbaar.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Welke middelen zijn nodig om SEAL te proberen?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Een bescheiden GPU-opstelling (bijv. met NVIDIA-accelerators), een klein instruction-tuned basismodel, taakgegronde evaluatie-queries (u03c4), en de SEAL-trainingsloop uit de publieke GitHub-repository zijn voldoende voor een pilot.”}}]}

Wat is precies een zelfbewerking in SEAL?

Een zelfbewerking is een gestructureerd, door het model gegenereerd trainingsfragment (en bijbehorende instructies) dat het model gebruikt om zichzelf te fine-tunen. SEAL beloont alleen bewerkingen die de downstream taakprestatie verbeteren, waardoor geaccepteerde bewerkingen aantoonbaar helpen.

Hoe verschilt SEAL van standaard fine-tuning?

Standaard fine-tuning steunt op extern samengestelde datasets. SEAL genereert kandidaatdata on the fly en gebruikt versterkingsleren (via ReST^EM) om alleen bewerkingen te filteren en te versterken die taakmetrics verhogen, waardoor een gesloten lus tussen hypothese en beloning ontstaat.

Verhoogt SEAL het risico op catastrofaal vergeten?

Dat kan als updates te zeer focussen op een smalle kennislaag. Dit kan worden gemitigeerd door retentietests uit te voeren, replay buffers te gebruiken, oude en nieuwe data te mengen en SEAL te combineren met retrieval zodat niet alle kennis gememoriseerd hoeft te worden.

Kan SEAL gebruikt worden met API-only modellen zoals OpenAI of Anthropic?

Directe gewichtsupdates vereisen lokale modellen. Teams kunnen echter de loop nabootsen door een API-model bewerkingen te laten voorstellen en deze toe te passen op een lokaal studentmodel, of door API-endpoints te gebruiken die parameter-efficiënte fine-tuning ondersteunen wanneer beschikbaar.

Welke middelen zijn nodig om SEAL te proberen?

Een bescheiden GPU-opstelling (bijv. met NVIDIA-accelerators), een klein instruction-tuned basismodel, taakgegronde evaluatie-queries (τ), en de SEAL-trainingsloop uit de publieke GitHub-repository zijn voldoende voor een pilot.