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原標題：大模型在持續學習中的最新進展：綜述
關鍵字：模型,語言,任務,報告,基礎
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

來源：專知
近年來，基礎語言模型（LMs）在自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）領域取得了顯著成就。與傳統神經網絡模型不同，基礎語言模型通過在大量無監督數據集上進行預訓練，獲得了豐富的常識知識，并且具有強大的遷移學習能力。然而，由于災難性遺忘，基礎語言模型仍然無法模擬人類的持續學習能力。因此，各種基于持續學習（CL）的方法被開發出來，以改進語言模型，使其能夠在適應新任務的同時不遺忘以前的知識。然而，現有方法的系統分類和性能比較仍然缺乏，這正是本綜述旨在填補的空白。我們深入綜述、總結并分類了現有文獻中應用于基礎語言模型的持續學習方法，如預訓練語言模型（PLMs）、大語言模型（LLMs）和視覺-語言模型（VLMs）。我們將這些研究分為離線持續學習和在線持續學習，其中包括傳統方法、基于參數高效的方法、基于提示調優的方法和持續預訓練方法。離線持續學習包括領域增量學習、任務增量學習和類別增量學習，而在線持續學習則細分為硬任務邊界和模糊任務邊界設置。此外，我們概述了持續學習研究中使用的典型數據集和指標，并詳細分析了基于語言模型的持續學習所面臨的挑戰和未來工作。
1 引言
近年來，基礎語言模型

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構