Towards Lifelong Learning of Large Language Models: A Survey
本文属于大语言模型（LLM）整篇系列文章，并基于《Towards Lifelong Learning of Large Language Models: A Survey》进行翻译
大型语言模型终身学习研究综述
- 摘要
- 1 引言
- 2 终章介绍
- 3 方法：持续预训练阶段
- 4 方法：持续微调阶段
- 5 方法：外部知识补充
- 6 讨论与总结
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- 6.4 总结
摘要
随着大型语言模型（LLM）的应用范围向各领域延伸发展，在应对数据、任务以及用户偏好的变化方面展现出显著能力成为当务之急。基于静态数据集的传统训练方法已无法满足真实世界信息动态性的需求。终身学习机制使LLM在其生命周期内持续学习与适应变化，在整合新知识的同时不遗忘先前所学的信息以防止灾难性遗忘问题的有效解决途径是我们研究的重点方向之一。我们对此展开了深入调查研究并在此基础上提出了一种创新分类法将现有的12种终身学习文献场景进行了系统划分具体包括：第一类是基于参数更新的知识融合策略即通过全参数或部分参数更新的方式将新旧知识融入已有模型结构中；第二类则是采用外部资源整合的方式构建独立于现有模型结构的新知识体系这一分类标准有助于更清晰地界定不同研究方向之间的异同点并促进跨领域协作研究的发展空间。值得注意的是我们还特别关注了那些在传统认知框架下鲜有探讨的新兴技术如基于神经架构搜索的自适应模型扩展方法以及智能数据筛选策略等这些创新手段不仅能够显著提升LLM的学习效率还能有效缓解其在长期使用过程中可能出现的知识退化问题提供了理论支持和技术参考依据作为可选方案之一值得进一步深入探索和应用。
1 引言
2 终身学习概述
3 方法：持续预训练
4 方法：持续微调
5 方法：外部知识
6 讨论和结论
6.4 结论
综上所述,本研究对现有相关研究进行了全面梳理,并将其归类为12种不同的终身学习情景,并对各种方法进行了深入探讨。在这一过程中,我们着重探讨了三种关键要素的重要性及它们之间微妙平衡的关系:首先是管理灾难性遗忘这一核心问题,其次是确保计算效率这一技术瓶颈,最后则是实现知识获取中的特定性和通用性之间的平衡这一理论难题。在推动该领域不断向前发展的同时,这些先进策略的集成无疑将在帮助人工智能系统更接近人类的学习能力和适应性方面发挥至关重要的作用