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使用预训练模型的不断学习：调查
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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，保留早期知识并提高下游任务性能。采用基于蒸馏的方法最有效，同时提高知识转移和时态泛化能力。
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关键要点
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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。
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研究评估模型对新数据的适应能力和对早期知识的保留能力。
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基于蒸馏的方法最有效，能够保留早期领域的下游任务性能。
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这些算法提高了知识转移能力，改善了模型在最新数据上的下游性能。
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提高了时态泛化能力，解决了训练和评估之间的分布差异问题。
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