May, 2024
基于基石语言模型的持续学习的最新进展：综述
Recent Advances of Foundation Language Models-based Continual Learning:
A Survey
TL;DR最近，基础语言模型（LMs）在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域取得了重要的成就。然而，由于灾难性遗忘的原因，它们仍然无法模拟类似人类的连续学习。为了解决这个问题，已经开发了各种基于连续学习（CL）的方法来改进LMs，并使其能够适应新任务而不会遗忘以前的知识。然而，目前对现有方法的系统分类和性能比较仍然缺乏，这是我们调查的空白。我们对基础语言模型中应用的基于CL方法的现有文献进行了全面回顾、总结和分类，如预训练语言模型（PLMs）、大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）。我们将这些研究分为离线CL和在线CL，其中包括传统方法、基于参数效率的方法、基于指令调优的方法和连续预训练方法。离线CL包括领域增量学习、任务增量学习和类增量学习，而在线CL又分为困难任务边界和模糊任务边界设置。此外，我们概述了CL研究中使用的典型数据集和度量标准，并详细分析了LMs-based连续学习的挑战和未来工作。