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探索 NLI 中的连续学习组合概括
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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
本文介绍了C2Gen NLI挑战，通过设计连续学习设置来探究持续学习对NLI组合推理的影响。实验证明模型在连续场景中无法进行组合推理的泛化。通过基准测试和分析C2Gen，发现连续学习子任务可以提高组合推理能力。
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关键要点
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本文介绍了C2Gen NLI挑战，探究持续学习对NLI组合推理的影响。
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实验证明模型在连续场景中无法进行组合推理的泛化。
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对各种连续学习算法进行基准测试以验证其有效性。
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分析C2Gen时关注原语排序和组合推理类型，以及子任务之间的相关性。
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通过连续学习子任务的观察和依赖性分析，可以提高组合推理能力。
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