BriefGPT - AI 论文速递
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持续多模态预训练的实践者指南
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近，基础语言模型在NLP和CV领域取得重要成就。已开发了基于连续学习的方法来解决灾难性遗忘问题。对现有方法进行了全面回顾、总结和分类，包括离线CL和在线CL。分析了使用的数据集和度量标准，并探讨了连续学习的挑战和未来工作。
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关键要点
- 基础语言模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得重要成就。
- 灾难性遗忘问题使得基础语言模型无法模拟人类的连续学习。
- 开发了多种基于连续学习的方法以改进基础语言模型。
- 现有方法的系统分类和性能比较仍然缺乏。
- 对基础语言模型中应用的基于连续学习的方法进行了全面回顾和分类。
- 将研究分为离线连续学习和在线连续学习。
- 离线连续学习包括领域增量学习、任务增量学习和类增量学习。
- 在线连续学习分为困难任务边界和模糊任务边界设置。
- 概述了连续学习研究中使用的典型数据集和度量标准。
- 分析了基础语言模型的连续学习面临的挑战和未来工作。
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