Jan, 2023

渐进式提示：语言模型的持续学习

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TL;DR利用 Progressive Prompts 方法解决语言模型领域中的连续学习问题，它以前向传递为基础，无需数据重放或大量的任务特定参数，并且其推动学习的方式有助于抵御灾难性遗忘，实验表明相对于 T5 模型的最佳方法，平均测试准确性提高了 20% 以上，即使在较长序列的任务中，我们的方法也明显优于之前的方法。
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发现论文，激发创造
  • 持续学习自动提示学习

    提出了利用动态提示 (L2P) 来训练更简洁的神经网络内存系统的方法，以管理任务不变和任务特定知识，从而在各种挑战性的图像分类基准测试中取得了比之前最先进方法更好的结果。

    Dec, 2021

  • 对话状态跟踪的继续提示调整

    本文提出了一种连续的提示调整参数有效的框架，可避免对旧任务的遗忘并在任务之间实现知识转移，验证实验表明该方法在对话状态跟踪领域中具有有效性和高效性。

    Mar, 2022

  • 卷积提示与语言模型相遇的持续学习

    提出了 ConvPrompt，一种新颖的卷积提示创建机制，通过维护逐层共享的嵌入，实现了层特定学习和更好的概念传递，从而克服了 Catastrophic Forgetting 在 Continual Learning 中的问题。通过使用卷积的智能化利用，可以保持较低的参数开销而不影响性能，并通过大型语言模型生成每个类别的细粒度文本描述，用于获取任务相似性并动态决定要学习的提示数量。在广泛的实验证明了 ConvPrompt 的优越性，并显著提高了 SOTA 约 3%，参数开销更少。同时进行了强有力的模块剥离以剖析不同组成部分的重要性。

    Mar, 2024

  • 引入语言指导在基于提示的持续学习中

    在连续学习中，我们提出了 Prompt-based Continual Learning（LGCL）作为 Prompt-based 方法的插件，引入了任务级别和类别级别的语言引导，并通过广泛的实验表明，LGCL 能够持续提高 Prompt-based 连续学习方法的性能，实现了新的技术水平。此外，LGCL 还不需要额外的可学习参数。

    Aug, 2023

  • DualPrompt：无需复习的连续学习的互补提示

    DualPrompt 提出了一种无需 rehearsal buffer 的连续学习框架，通过学习使用预先训练好的模型进行有序任务学习的任务不变和任务特定的指示来达到目的，表现出卓越的性能。

    Apr, 2022

  • 专家混合遇上基于提示的连续学习

    基于预训练模型的提示式方法在连续学习中与其他解决方案相比，在仅有很少可学习参数且无需内存缓冲区的情况下，展现出了防止灾难性遗忘的强大能力。本研究在理论上分析和解释了提示式学习的有效性，并提出了一种基于非线性残差门机制（NoRGa）的新型门机制，从而在保持参数效率的同时提高了连续学习性能。

    May, 2024

  • MetaPrompting：学习生成更好提示信息

    本文提出了一种称为 MetaPrompting 的通用软提示方法，它采用了公认的模型无关元学习算法来自动找到更好的提示初始化，有助于快速适应新的提示任务，并在四个不同的数据集上取得了显著的改进（1-shot 模式下精度提高了超过 6 个百分点），达到了新的最佳性能水平。

    Sep, 2022

  • 无需重复训练的层次提示连续学习

    本文介绍了一种无需复盘的延续学习新范式，称为分层提示（H-Prompts），包括三类提示 - 类提示、任务提示和通用提示。通过贝叶斯分布对齐来刻画过去类别的知识，通过跨任务知识挖掘来减少过去任务知识的遗忘，并利用自监督方式推导出高度概括的通用知识。在两个基准测试中，证明了所提出的 H-Prompts 的高效性，分别在 Split CIFAR-100 上达到了 87.8％的平均准确率，以及在 Split ImageNet-R 上达到了 70.6％的准确率。

    Jan, 2024

  • POP：面向连续学习的提示

    本文提出了 Prompt Of Prompts (POP) 模型，它通过逐步学习一组任务特定 prompt 和一组全局 prompt 的方式来捕捉多个任务之间的信息集成，并证明这个模型在少样本情况下能够优于传统的 CL 方法。

    Jun, 2023

  • CODA-Prompt: 基于分解注意力的持续提示学习

    提出了一种注意力机制的端到端关键查询方案，该方案使用输入为条件的权重来组装预置组件以生成输入为条件的提示，以解决在不断变化的训练数据中进行学习时出现的过度遗忘问题，并在多个基准测试中大幅提高了准确度。

    Nov, 2022