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Google Research 提出 Sleep Framework,探索语言模型持续学习
Google Research 提出 Sleep Framework,把语言模型运行划分为接收信息的“清醒”阶段与整理记忆的“睡眠”阶段,尝试吸收新知识并保留原有能力。研究还通过合成样本和强化学习训练推理能力,并报告在翻译、长上下文理解与数学任务中优于多种基线。
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值得关注
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记忆巩固环节结合参数扩展、混合专家记忆块和知识蒸馏,将短期信息转入长期参数。
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研究报告模型可处理最长约 1000 万 token 的上下文,并在未见语言的多阶段持续学习中保持接近零的性能下降。
为什么值得关注
这项研究关注语言模型部署后更新知识时,如何减少对原有能力的损害。
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