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SAFE：用于预训练模型的持续学习的慢速与快速参数高效调优
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种慢速与快速参数高效调优（SAFE）框架，旨在解决持续学习中的知识共享与新概念学习问题，有效减轻灾难性遗忘，超越现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种慢速与快速参数高效调优（SAFE）框架。
- 该框架旨在解决持续学习中的知识共享与新概念学习问题。
- SAFE框架有效减轻了灾难性遗忘，超越了现有方法。
- 研究指出现有方法无法共享重要知识和参数冻结限制新概念学习。
- 通过传递损失函数和交叉分类损失，SAFE框架平衡了模型的稳定性与适应性。
- 在多个基准数据集上，SAFE框架显著超过了现有的最先进方法。
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