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,这种范式比用于小型模型的持续学习更复杂。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...
3.2 更新领域的CPT持续预训练通过两种方式更新领域知识:1)领域增量预训练积累多个领域的知识,2)领域特定的持续学习,通过在特定领域数据集和任务上训练,将通用模型转化为领域专家。在领域增量预训练中,[Cossu等人,2022]研究了如何在新的数据流上持续预训练模型,以适应语言和视觉任务,为各种下游任务做好准备。[Qin等人,...
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...
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...
随着人工智能技术的不断进步,大语言模型已成为推动自然语言处理领域革新的关键力量,未来大语言模型发展趋势主要有四大方向,其一为,这些模型通过不断扩展规模来增强其学习能力,同时在效率上也取得了显著提升,使得处理速度更快且成本更低。其二,多模态能力的发展让模型不仅能理解文本,还能处理图像、声音等多种类型的数据,...
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。
持续学习是驾驶的另一个重要方面。新手驾驶员在复杂交通情况下通常会小心驾驶,因为他们经验有限。随着时间的推移,他们获得更多经验,遇到新的交通场景,发展新的驾驶技能,并巩固以前的经验,最终成为经验丰富的驾驶员。现有的优化方法通过获取失败案例并重新训练神经网络来模拟持续学习的过程,但这种方法繁琐昂贵且无法实现真正...
更好的少样本学习能力：当前的大语言模型需要大量的数据才能学习。但人类往往能从少量的样本中迅速学习。未来的模型可能会更好地模拟这种少样本学习的能力。解决灾难性遗忘问题：这是神经网络模型在新任务学习过程中会遗忘旧任务的信息。设计有效的方法来解决或缓解灾难性遗忘的问题，对于实现持续学习和知识累积至关重要...
当时,我们都假设人工智能最终目标是实现AGI,即比人类更具智慧且可以持续学习,所以治理和监管要做好准备,但2016年时并没有大家能看到的实现路径。与此对应,我将2016年时的人工智能称之为狭义人工智能(ANI,Artificial Narrow Intelligence),即第一阶段。它的定义是此时人工智能大部分的训练和学习来自于人工标注和监督的...
研发大语言模型产品，需要研发团队在自然语言处理、深度学习以及算力、数据积累上具备优势，而且具备一定的落地场景。从综合能力来看，百度目前在大语言模型相关技术上的想象空间更大。自然语言处理技术在搜索引擎上应用持续的时间最长。从处理用户的第一次搜索开始，百度就注重自然语言处理技术的研发，如今已持续积累了20年...