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Md Anwar Hossen

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RESEARCH · CL_15809 · May 5 · 04:00

新方法通过分离任务特定知识和共享知识来解决LLM的持续学习问题

两篇新的研究论文提出了用于大型语言模型持续学习的新颖方法，解决了在不遗忘先前信息的情况下获取新知识的挑战。第一篇论文《Split-on-Share》引入了一个框架，将模型参数分为任务特定专家和共享专家，并使用弹性权重锚定来保护关键的共享知识。第二篇论文《Task-Driven Subspace Decomposition》专注于低秩适配（LoRA）方法，提出了一种称为LoDA的技术，通过执行任务驱动的分解来解耦知识共享和隔离的方向。这…