Exploring the Forgetting Problem in Pre-training of Large Language Models
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内容提要
本研究系统探讨了大型语言模型预训练中的灾难性遗忘问题,提出了新的评估指标以检测实体记忆保留,并探讨了低成本的减轻遗忘方法,为未来研究提供了重要参考。
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关键要点
- 本研究系统探讨了大型语言模型预训练中的灾难性遗忘问题。
- 研究填补了该领域的研究空白。
- 提出了新的评估指标以检测实体记忆保留。
- 探讨了低成本、简单易行的减轻遗忘的方法。
- 研究结果为未来的LLM研究提供重要的启示和参考。
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