英伟达：解锁语言模型中的持续学习能力！指令跟随模型的长度限制问题探究 | 大模型中的“电路”的含义

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前言： 论文可以让你更快地了解最新研究进展，掌握最新的技术和理论。这对于自身的科研能力和竞争力非常重要，尤其是在快速发展的学科领域，下面小编带你来看大模型最近的研究成果。 1. 解锁语言模型中的持续学习能力   标题： Unlocking Continual Learning Abilities in Language Models   机构： 英伟达、香港大学、清华大学   相关领域： 模型结构改进、预训练、多模态   作者： Wenyu Du,  Shuang Cheng,  Tongxu Luo   分析： 论文提出了一种无需复演和任务标签的方法，仅通过更新语言模型线性层中输出的大幅变化参数，来解决语言模型在持续学习中的灾难性遗忘问题。方法基于观察语言模型处理不同任务数据时L1范数归一化输出在线性层的差异，通过施加简单的梯度更新约束，来解锁语言模型的内在持续学习能力。实验表明，该方法适用于所有语言模型 ………………………………