Apr, 2024

大型语言模型实时学习的趋势和挑战：一项关键综述

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TL;DR该论文对大规模语言模型中的实时学习进行了综合分析，包括继续学习、元学习、参数高效学习和专家混合学习等实时学习范式。通过描述相关主题的具体成果和关键因素，论文展示了这些范式在实时学习方面的实用性。最后，该论文强调了当前研究领域中的问题和挑战，并通过整合最新相关研究进展，提供了对实时学习及其在解决现实问题的基于 LLM 的学习系统设计和开发中的意义的全面理解。
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发现论文，激发创造
  • 大型语言模型的持续学习：一项调研

    该论文调研了关于大型语言模型（LLMs）的持续学习方面的最新工作，提出了一种新颖的多阶段分类方案，涉及持续预训练、指令调整和对齐；对 LLMs 的持续学习与更简单的小模型的适应方法以及其他增强策略进行对比；同时，在讨论基准和评估的基础上，提出了几个挑战和未来工作方向。

    Feb, 2024

  • 为教育适应大型语言模型：基本能力、潜力和挑战

    基于大型语言模型的教育系统研究，评估其在教育能力方面的潜力，并提出统一和专家混合两种方法构建下一代智能教育系统，同时探讨了挑战和未来发展方向。

    Dec, 2023

  • 大型语言模型在教育中的实际和伦理挑战：系统文献综述

    本文对基于大型语言模型的教育技术创新进行了系统文献综述和理论分析，并提出了以人为本的开发推荐，以解决基于大型语言模型的教育任务自动化可能带来的实际和伦理挑战。

    Mar, 2023

  • 面向大型语言模型的终身学习：一项调查

    大语言模型（LLMs）中的终身学习可以不断地适应和学习新知识，并通过持续预训练、持续微调和模型扩展等技术来提高模型的适应性和性能。

    Jun, 2024

  • 大规模语言模型的在线训练：聊天中学习

    大型语言模型 (LLMs) 在自然语言处理 (NLP) 领域产生了巨大的革命，提供了引人注目的功能，得到了广泛的使用。然而，现有的 LLMs 与用户之间的交互范式存在着局限性、定制能力不足或者缺乏持续学习的问题。为了克服这些挑战，本文介绍了一种新的交互范式 -' 使用外部交互进行在线训练 '，通过与 AI 代理或在线 / 离线知识库等外部交互，将持续实时模型更新的好处与个性化定制的灵活性相结合。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型如何捕捉不断变化的世界知识？近期进展综述

    对大型语言模型（LLMs）与不断变化的世界知识进行对齐的最新进展进行了全面回顾，分类研究作品并提供深入比较和讨论，同时讨论现有挑战并突出未来的研究方向。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型（LLM）的利用中的挑战和影响因素

    当面临领域特定问题时，大语言模型（LLMs）可能会遇到问题，如知识遗忘、知识重复、知识幻觉以及知识毒性，这些问题突显了 LLMs 的训练数据和算法设计的困扰。为了解决这些问题，建议对训练数据进行多样化，微调模型，提高透明度和可解释性，并引入伦理和公平性培训。未来的技术趋势可能会倾向于迭代方法学、多模态学习、模型个性化定制以及实时学习和反馈机制。最重要的是，未来的 LLMs 应确保在为人类服务时优先考虑公平、透明和伦理，确保它们持有高的道义和道德标准。

    Oct, 2023

  • 自然语言处理中的持续终身学习：综述

    本文通过探讨 NLP 中的各种任务，分析了现有神经网络模型中的 CL 问题，并对现有的 CL 评估方法和数据集进行了批判性评论，最后展望了未来的研究方向。

    Dec, 2020

  • 在线连续学习中的实时评估：新的希望

    该研究提出了一种实用的、实时的、基于计算成本的 Continual Learning 方法评估方法，并使用包含 3900 万个时间戳标记的图像的 CLOC 数据集展开了大量实验，发现现有的 CL 方法并不适用于现实场景，并且介绍了记忆取样策略和正则化方法等常用 CL 组件，证实了对计算成本进行考虑是开发在线 Continual Learning 方法的必要基础。

    Feb, 2023

  • 大规模语言模型的持续学习：一项综合调研

    对大型语言模型在持续学习、预训练、微调以及评估协议方面进行综述.

    Apr, 2024