我们深入综述、总结并分类了现有文献中应用于基础语言模型的持续学习方法,如预训练语言模型(PLMs)、大语言模型(LLMs)和视觉-语言模型(VLMs)。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...
为了更加科学地指导大语言模型(LLMs)进行持续学习,我们研究了CPT场景下的Scaling Law,我们从图1观察到CPT模型的scaling曲线同从零开始预训练(Pre-training from Scratch)类似,并且两者之间存在着一个同模型大小N相关的差异值,因此,我们提出拓展Chinchilla(Hoffmann et al., 2022)中的原始Scaling Law,用于刻画持续学习...
作为第一篇全面探讨大语言模型中持续学习的综述,论文按学习阶段和信息类型对更新进行分类,深入理解如何在大型语言模型中有效实施持续学习。通过讨论主要挑战和未来工作方向,论文的目标是提供大语言模型持续学习近期发展的全面概述,为更先进和可适应语言模型的开发提供启发。 二、论文的简单介绍 2.1 背景 2.1.1 持续学习 ...
何恩培重点分析了大模型在学习数据时面临的几大挑战：数据需离场训练、新增数据无法持续学习、问题数据无法删除和修改、孤岛数据难以链接。任度双网络架构实现大模型的数推分离，即客户数据学习网络与推理网络分离，客户数据学习网络能够实时学习企业数据，两个网络既能单独训练，又能联合推理，有效突破大模型落地的最后一米...
近期，强化学习之父Rich Sutton在采访中，也强调持续学习是智能突破的关键。国际科技巨头与行业专家的观点预示着，2025年有望成为AI大模型行业实时学习的元年。而从这一趋势来看，传神语联通过数推分离实现大模型持续实时学习能力，无疑已经走在了行业发展的最前沿，展现出强大的技术前瞻性和创新实力。值得一提的是，...
现有面向大模型的持续学习的工作大都基于参数高效微调 (Parameter-Efficient Tuning, PET) 而开展，并且可以被抽象为由学习模块和选择模块组成的工作框架。如图 1 中虚线所示，当新任务对话生成到达时，学习模块会为其分配一个单独的 PET 块来学习任务特定的知识，然后将其保存在 PET 资源池中，以供后续在测试样本...
使营销内容创意生成变得更加高效、更能满足用户需求。为此，公司将持续学习和借鉴o1等世界前沿大模型的技术和算法，结合自有的业务和行业数据、方法论以及业务资源和场景等对自研的营销垂类大模型进行持续训练，不断提升自有模型的生成能力、精度和效率。特提请注意投资风险！本文源自：金融界 作者：公告君 ...
01哈工大与度小满联合推出共享注意力框架SAPT,以提升大模型持续学习性能。 02SAPT框架包括共享注意力学习与选择模块(SALS)和注意力反思模块(ARM)。 03实验结果显示,SAPT在应对灾难性遗忘和知识迁移方面具有优越性。 04此外,SAPT在不同规模和大模型架构上的表现也证明了其通用性。
院士:普通人如何用好AI大模型 拥抱变化与持续学习 中国科学院院士、上海华科智谷人工智能研究院院长何积丰近期在2024Bilibili超级科学晚活动上发表了题为《普通人如何使用AI大模型》的演讲。他提到,自1956年提出AI概念以来,AI技术经历了多个发展阶段,包括第一次发展期、反思发展期、第二次发展高潮以及AlphaGo引发的全民...
图1 当前基于学习模块和选择模块进行大模型持续学习的概念化框架。其中,虚线表示现有工作的流程,实现表示本工作提出方法的工作流程。 方法介绍 本文提出了针对大语言模型的共享注意力持续学习框架 SAPT,为同时应对灾难性遗忘和知识迁移的挑战提供了有效的解决方案。SAPT 的整体架构由两个关键组件组成,如图 2 所示:共享...