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Plasticity Loss

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RESEARCH · CL_107738 · Jun 23 · 16:14

研究发现，尽管规模不断扩大，大型语言模型（LLM）仍面临持续的“遗忘”问题

一篇新的arXiv论文研究了大型语言模型（LLM）中“遗忘”（plasticity loss）问题的挑战，即模型在用旧数据训练后难以学习新信息。研究人员发现，即使是现代的基于Transformer的大型语言模型，包括GPT系列模型，也存在这种“遗忘”问题，并且这种效应会随着模型规模的增加而可预测地扩展。虽然更大的模型可以延迟“遗忘”问题的出现，但研究表明，仅仅增加参数数量不足以完全阻止它，这表明大型语言模型在持续学习方面存在根本性限制。