Tag: Catastrophic Forgetting
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Recurrent Knowledge Identification and Fusion for Language Model Continual Learning
本文提出Recurrent-KIF框架,通过内外循环机制动态估计参数重要性并迭代融合新旧知识,在持续学习中有效缓解灾难性遗忘并促进知识转移,实验验证其在多个大语言模型上的性能优势。
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LoKI: Low-damage Knowledge Implanting of Large Language Models
本文提出LoKI,一种参数高效微调框架,通过分析Transformer FFN层的知识存储机制和层平衡参数选择策略,在下游任务适应和预训练知识保留之间实现了竞争性平衡。
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Replay to Remember: Retaining Domain Knowledge in Streaming Language Models
本文通过结合LoRA和轻量级重放机制的方法,在流式学习条件下帮助大型语言模型减轻灾难性遗忘,同时实现了实时域适应。