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SEFE: Superficial and Essential Forgetting Eliminator for Multimodal Continual Instruction Tuning
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多模态持续指令调优中的遗忘问题，提出了表层遗忘与基础遗忘的分类。通过答案样式多样化（ASD）和RegLoRA正则化技术，有效避免表层遗忘，提升模型在新任务学习中的表现。
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关键要点
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本研究探讨了多模态持续指令调优中的遗忘问题，分类为表层遗忘与基础遗忘。
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提出的答案样式多样化（ASD）方法能够有效避免表层遗忘。
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RegLoRA正则化技术有助于保持模型的知识状态。
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通过上述方法，模型在新任务学习中的表现显著提升。
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