Achieving Continual Learning in Encoder Language Models through Discrete Key-Value Bottlenecks

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内容提要

该研究提出了一种通过离散键值瓶颈实现局部更新的方法,以解决持续学习中的模型遗忘问题,有效减轻灾难性遗忘,并在多个NLP场景中表现出竞争力。

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