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塑造子空间：大型语言模型的约束全细调以实现持续学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的持续全细调方案，解决大型语言模型的灾难性遗忘问题。通过自适应奇异值分解，动态识别低秩参数子空间，减少干扰，显著提升模型的准确性和语言能力保留。
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关键要点
- 该研究提出了一种新的持续全细调方案。
- 研究解决了大型语言模型在持续学习中面临的灾难性遗忘问题。
- 采用自适应奇异值分解（SVD）的方法。
- 动态识别任务特定的低秩参数子空间。
- 更新约束在与之前任务相关的关键方向正交的方式。
- 最大限度地减少干扰且无额外参数开销。
- 实验证明该方法显著提高了模型的准确性和对语言能力的保留。
- 推动了持续学习的研究进展。
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