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BLSP-KD：通过知识蒸馏引导语言 - 语音预训练
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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
L2KD方法解决LLL中的性能降低问题，通过知识蒸馏传递新任务知识给LLL模型，使其适应新任务并保留先前学习到的知识。实验证明L2KD在LLL任务中表现不俗，并在与multi-task模型性能对比方面有显著提升。
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关键要点
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提出了一种名为Lifelong Language Knowledge Distillation（L2KD）的方法。
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L2KD方法解决流式任务中的性能降低问题。
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通过教师模型将新任务知识传递给现有的LLL模型。
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L2KD使LLL模型更好地适应新任务，同时保留先前学习的知识。
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实验证明L2KD在LLL任务的顺序生成和文本分类方面表现优异。
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L2KD在与multi-task模型的性能对比中获得显著提升。
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