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梯度定位改善语言模型的终身预训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了语言模型的知识存储机制，发现时间敏感实体的知识在不同参数集中定向存储。通过关注知识的局部性，改进连续学习方法，提高新信息获取能力，减少灾难性遗忘，验证了在时间漂移语言中，针对性更新参数可提升预训练性能。
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关键要点
- 本研究探讨了语言模型的知识存储机制。
- 发现时间敏感实体的知识在不同参数集中定向存储。
- 提出通过关注知识的局部性来改进连续学习方法。
- 提高了新信息获取能力，减少了灾难性遗忘。
- 验证了在时间漂移语言中，针对性更新参数可提升预训练性能。
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