定期更新大语言模型以准确反映不断发展的人类知识、价值观和语言模式至关重要,这就需要研究大语言模型的持续学习。尽管持续学习与其他模型改进策略如增强生成的检索(retrieval-augmented generation,RAG)和模型编辑(model editing)等有些相似之处,但其主要目的不同(表1)。与这些策略不同,这些策略的主要关注点在于提高特...
我们将这些研究分为离线持续学习和在线持续学习,其中包括传统方法、基于参数高效的方法、基于提示调优的方法和持续预训练方法。离线持续学习包括领域增量学习、任务增量学习和类别增量学习,而在线持续学习则细分为硬任务边界和模糊任务边界设置。此外,我们概述了持续学习研究中...
01# 我们对基于基础语言模型的持续学习方法进行了全面回顾,这些方法将基础语言模型与持续学习融合起来,以学习新知识而无需从头训练模型。这与传统的持续学习有很大的不同,基础语言模型具有巨大的参数量,在迁移学习、零样本学习和指令遵循方面表现出很好的能力。 02# 我们给出了不同任务设定的定义,并将现有研究进行分类...
2. 使用缓存的生成。大规模部署语言模型的过程中，历史的输入输出会被缓存。在处理新的输入时，检索应用...
不只是古文，面对任何的长文本内容，大模型的理解能力都比一般的人类教师还要强大。这是因为大模型擅长理解和处理长篇文本、大规模数据集或大型知识库。即使教材内容不断更新，所涉及的背景知识有所变化，大模型也能做到持续学习。多模态输入提问，能不能行？众所周知，各个科目的题目形式是非常多样的，比如数学题有...
随着大语言模型(LLM)在各个领域的应用不断扩大,它们适应数据、任务和用户偏好的持续变化的能力变得至关重要。使用静态数据集的传统训练方法不足以应对现实世界信息的动态特性。终身学习或持续学习通过使LLM能够在其运行生命周期内持续学习和适应,整合新知识,同时保留先前学习的信息并防止灾难性遗忘来解决这一问题。
AI大模型持续演化和突破,从技术本质上已经具备了五大独特能力:世界认知、开放创意、产品交互、个性陪伴和技术普惠。这些技术能力正在重塑全新的商业生态,并对社会产生巨大而深远的影响。我们有必要学习AI技术本质,预测商业生态,理解社会影响。拥抱变化,与AI共融共创...
因此,当前的趋势表明,增量学习技术的进步不仅推动了人工智能研究的深度发展,也在推动相关产品的技术迭代与市场布局。对于想要抢占智能设备市场的公司而言,理解大模型在增量学习中的表现,提升产品在持续学习过程中的能力,将是未来的制胜法宝。在此背景下,建议行业内相关企业关注增量学习的最新研究成果,并尝试将其应用于实际...
而生成式AI能更好地理解现有内容并创造新内容。结合两者可以将传统聊天机器人转变为具有持续学习能力的...
8、持续学习和更新 由于现实世界中的数据是不断变化的,大模型需要具备持续学习和更新的能力。可以通过定期更新模型的数据或采用迁移学习的方法,使模型能够适应新的任务和数据。 9、可解释性研究 努力提高大模型的可解释性,使用户能够理解模型的决策过程和输出结果,增加模型的可信度。