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DAPT：用于大型语言模型参数高效持续学习的双重注意力框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种新颖的双注意力框架（DAPT），通过双注意力学习和选择模块，优化了鲁棒性防止灾难性遗忘和促进知识迁移的能力。实验证明，DAPT在抵抗灾难性遗忘和促进知识迁移方面优于现有方法。在不同模型大小和未见任务方面，DAPT也表现出优越性。
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关键要点
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提出了一种新颖的双注意力框架（DAPT）。
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DAPT通过双注意力学习和选择模块优化鲁棒性，防止灾难性遗忘和促进知识迁移的能力。
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大量实验表明，DAPT在抵抗灾难性遗忘和促进知识迁移方面优于现有方法。
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DAPT在不同模型大小（从770M到11B）和未见任务方面也表现出优越性。
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