一、结论写在前面持续学习具有重要意义,可以定期有效地更新大语言模型,使其与不断变化的人类知识、语言和价值观保持同步。论文展示了大语言模型中持续学习的复杂、多阶段过程,包括持续预训练、指令调优和校准,…
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...
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...
大模型的持续学习主要面临两个重大挑战，分别是灾难性遗忘和知识迁移。灾难性遗忘是指模型在学习新任务时，会忘记其已掌握的旧任务。知识迁移则涉及到如何在学习新任务时有效地应用旧任务的知识来提升新任务学习的效果。为了有效应对以上难题，哈工大联合度小满推出针对大模型的共享注意力持续学习框架 SAPT，相应论文已被...
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。
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)。 近年来,基础语言模型(LMs)在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域取得了显著成就。与传统神经网络模型不同,基础语言模型...
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 ...
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，...
近年来,基础语言模型(LMs)在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域取得了显著成就。与传统神经网络模型不同,基础语言模型通过在大量无监督数据集上进行预训练,获得了丰富的常识知识,并且具有强大的迁移学习能力。然而,由于灾难性遗忘,基础语言模型仍然无法模拟人类的持续学习能力。因此,各种基于持续学习(CL)的方法被开...