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专家混合遇上基于提示的连续学习
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于提示的连续学习新方法，旨在解决模型在不断变化的数据中出现的遗忘问题。通过引入分层提示（H-Prompts）和动态提示（L2P），该方法在多个基准测试中显著提高了准确率，且无需额外可学习参数，计算成本降低约50%。
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关键要点
- 提出了一种基于提示的连续学习新方法，旨在解决模型在不断变化的数据中出现的遗忘问题。
- 引入了分层提示（H-Prompts）和动态提示（L2P），显著提高了准确率。
- 该方法在多个基准测试中表现优异，且无需额外可学习参数。
- 计算成本降低约50%，在训练和推理中保持高效性。
- 在Split CIFAR-100和Split ImageNet-R上分别达到了87.8%和70.6%的平均准确率。
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延伸问答
什么是基于提示的连续学习方法？
基于提示的连续学习方法是一种通过引入提示来解决模型在不断变化的数据中出现的遗忘问题的技术。
分层提示（H-Prompts）有什么作用？
分层提示（H-Prompts）通过贝叶斯分布对齐过去类别的知识，减少遗忘，并推导出高度概括的通用知识。
该方法在基准测试中的表现如何？
在Split CIFAR-100和Split ImageNet-R上，该方法分别达到了87.8%和70.6%的平均准确率。
引入动态提示（L2P）有什么优势？
动态提示（L2P）可以训练更简洁的神经网络内存系统，管理任务不变和任务特定知识，从而提高分类性能。
该方法如何降低计算成本？
该方法通过消除额外的前馈阶段和引入查询池正则化损失，将计算成本降低约50%。
该方法是否需要额外的可学习参数？
该方法不需要额外的可学习参数，保持了高效性。
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