BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-16T00:00:00Z 用于实际应用中监控和重新训练语言模型的框架 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究使用不同的持续学习算法对语言模型进行增量预训练，评估模型对新数据的适应能力和早期数据知识的保留能力。结果显示基于蒸馏的方法最有效地保留早期任务性能，并提高知识转移和时态泛化能力。 🏷️ 标签 增量预训练 持续学习算法 知识转移 语言模型 适应能力 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
