面向大型语言模型的终身学习：一项调查

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

大语言模型（LLMs）中的终身学习可以不断地适应和学习新知识，并通过持续预训练、持续微调和模型扩展等技术来提高模型的适应性和性能。

最近，基础语言模型在NLP和CV领域取得重要成就。已开发了各种基于连续学习的方法来解决灾难性遗忘问题。然而，对现有方法的分类和性能比较仍然缺乏。本文对基于CL方法的现有文献进行了全面回顾、总结和分类，分为离线CL和在线CL，包括传统方法、参数效率方法、指令调优方法和连续预训练方法。同时概述了使用的典型数据集和度量标准，并分析了连续学习的挑战和未来工作。

在线CL 基础语言模型 大型语言模型 灾难性遗忘问题 离线CL 连续学习
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