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使用的典型数据集和指标,并详细分析了基于语言模型的持续学习所面临的挑战和未来工作。 链接:https://arxiv.org/abs/2405.18653 引言 近年来,基础语言模型(LMs)在自然语言...
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...
一方面，深度学习平台已成为先进算法模型的重要承载体，全球来看，AI领域创新算法的提出六成以上使用国际主流开发开源框架进行验证；另一方面，学术界、产业界对先进算法的使用需求反推深度学习平台加强对SOTA模型库的能力建设，促进原创算法持续产生。当前，国际主流深度学习平台模型库不断加强对前沿算法模型的积累，将算法能...
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。
具体来说,ReST-MCTS*通过基于树搜索的强化学习规避了用于训练过程奖励的每步人工标注:在给定Oracle最终正确答案的情况下,ReST-MCTS*能够通过估算每一步有助于得出正确答案的概率,推断出正确的过程奖励。这些推断出的奖励既是进一步完善过程奖...
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。
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...
跨任务学习:REPEAT方法展示了在多个任务上成功应用一个统一方法的可能性,即可以探索在不同但相关的NLP任务上应用统一的持续学习策略。 多任务评估:REPEAT方法在多个任务上的评估展示了进行综合性能评估,在多个层面和多个标准上评估模型性能。 课堂讨论 噪声数据排除 ...