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,…
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...
Wu等从持续预训练、持续指令微调和持续对齐三个方面重新审视了终身学习。Shi等从垂直方向(或垂直持续学习)和水平方向(或水平持续学习)两个方向研究了LLM的终身学习。Jovanovic等回顾了几种实时学习范式,包括持续学习、元学习、参数高效学习和专家混合学习。虽然最近的综述收集了终身学习的最新文献,但它们没有涵盖持续文本...
这可能涉及使用数据匿名化、差分隐私、联邦学习等技术。 五是持续学习和改进:保持对最新的人工智能和机器学习研究和技术的关注,以便将新的技术和方法应用到模型的训练和优化中。 六是提供良好的用户体验:除了技术层面,还需要考虑如何提供良好的用户体验。这可能涉及设计易于使用的用户界面,提供详细的用户指南和技术支持等...
语言模型(LMs)表现出令人印象深刻的性能和泛化能力。但是LMs面临着持续学习(CL)中长期可持续性受损的持久挑战——灾难性遗忘。 现有方法通常通过将旧任务数据或任务相关的归纳偏置加入到LMs中来解决这一问题。但是旧数据和准确的任务信息往往难以获得或成本高昂,这限制了当前LMs持续学习方法的可用性。
这与持续学习的原则一致，在持续学习中，模型被设计为类似人类学习那样渐进地学习新任务。持续IT旨在在保持原MM IT阶段学习任务的卓越表现的同时，持续微调MM-LLM以适应新的MM任务。它引入了两个主要挑战:(1)灾难性遗忘，即模型在学习新任务时忘记以前的知识;(2)负向前移传递，指出当学习新任务时未见任务的性能下降...
需要注意的是,通常在实践中常见的做法是在合并数据集上重新训练模型,因为这通常有助于找到良好的学习率调度,并且有助于防止灾难性遗忘。 然而,在这篇论文中,研究人员发现可以通过更高效的继续预训练(而不是在合并数据集上重新训练)来达到相同的良好验证损失和下游任务性能。
大模型从不同任务中持续学习,使能力得到持续提升,拥有更 多知识。 为了进一步学习特定任务的相关知识,ERNIE 3.0 Zeus 提出了层次化提示(Prompt)学习技术。在数据构 造时通过层次化的 Text Prompt 库将百余种不同的任务统一组织成自然语言的形式,和海量无监督文本以及百 度知识图谱联合学习。此外训练过程引入了层次...
5. 持续学习:学习是持续的过程,不要停止学习,不断提升自己的能力和知识水平。 6. 珍惜时间:时间是有限的资源,要珍惜时间,合理安排自己的时间,让每一天都有意义。 7. 坚持努力:成功需要坚持不懈的努力,不要轻易放弃,要坚持努力,直到成功。 8. 保持健康:健康是最重要的财富,要保持健康的生活方式,关注自己的身体...
本文介绍了在联邦学习(FL)环境下如何将大型语言模型(LLMs)细调到法律领域,并提出了第一个联邦法律LLMs框架(FedJudge)。具体而言,我们开发了一种参数高效的细调方法,以实现对FedJudge的高效训练。此外,为了缓解FL中数据分布偏移的问题,我们将一种持续学习方法纳入FedJudge中,以限制全局模型的重要知识在本地训练过程中...