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Lanpei Li
Lanpei Li
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提出用于云边资源管理的LLM意图编译器
研究人员提出了一种在新方法，用于在云边系统中进行资源管理的大型语言模型（LLM）。该研究建议不将LLM直接嵌入快节奏的控制循环中，而是采用一个持续指令调优的意图编译器，该编译器运行在一个独立的、快速的战术控制器之上。这种方法旨在通过将意图编译视为一个序列调优问题来减轻与LLM推理延迟和幻觉相关的风险。初步结果表明，重放存储的示例几乎可以防止早期意图的灾难性遗忘，使调优后的编译器在性能上可与更简单的翻译器相媲美，同时对意图措辞的变化更具弹性。
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新的STABLE优化器解决了持续学习中的灾难性遗忘问题
研究人员开发了STABLE，一种新的对偶优化器，旨在解决持续学习中的灾难性遗忘问题。该优化器自适应地控制参数漂移，在不牺牲可塑性的情况下确保稳定性。实验表明，STABLE与PEFT基线结合使用时，在单模态和多模态任务上均能达到或超过现有的专业持续学习方法的性能，甚至在后者中保留了零样本迁移能力。