PRETRAINED LANGUAGE MODEL IN CONTINUAL LEARNING: A COMPARATIVE STUDY

本篇文章属于LLM系列内容，主要对《持续学习中的预训练语言模型：一项比较研究》这一文献进行翻译工作。

持续学习中的预训练语言模型比较研究

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 背景介绍
  • 3 基于PLMS的持续学习基准分析
  • 4 对BERT模型中各层级信息的深入探索
  • 5 关于经验回放机制有效性的解析
  • 6 总结与展望

摘要内容提炼

连续学习（CL）是一种特定的机制，其核心在于模型能够从不断输入的数据流中进行学习，同时有效防止对之前所学知识的遗忘。当前，预训练语言模型已在多种自然语言处理任务的持续学习场景中取得了成功应用。伴随着持续学习策略与预训练语言模型（PLM）技术的迅速演进，深入理解并厘清二者之间的协同关系，对于不断提升持续学习的效果具有重要意义。本文中，我们选取了两个典型的增量学习场景，并在三个基准测试平台上，对五种预训练语言模型与四种持续学习方法的组合进行了全面的性能对比分析。通过广泛开展实验研究，我们发现了预训练语言模型与持续学习方法之间存在显著的性能差异。此外，我们还通过分层与任务导向的方式对预训练语言模型的表现特性进行了代表性探索分析，进一步揭示了其内部知识遗忘的程度以及各类持续学习方法对每一层知识的具体影响。最终，基于我们的观察和深入分析，提出了一些关键性的研究问题，这些问题将为构建高效的持续学习技术体系提供重要的