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Exploring Continual Fine-Tuning to Enhance Language Capabilities of Large Language Models
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究探讨大型语言模型在学习新语言时如何保持已掌握语言的性能。提出两阶段微调过程，发现任务相似性影响模型适应性，并验证微调方法在提升语言能力和保持任务性能上的有效性。
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关键要点
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研究探讨大型语言模型在学习新语言时保持已掌握语言性能的问题。
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提出了一个两阶段的持续微调过程。
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第二阶段任务与第一阶段任务的相似性影响模型的适应性。
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分析了两种持续微调方法的变体，证实其在提升语言能力的同时保持任务性能的有效性。
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