13-март, 2024-жыл
Бул документ нөлдөн баштап кайра окутууну талап кылбастан, жаңы маалыматтар менен чоң тил моделдерин (LLMs) жаңыртуунун эффективдүү ыкмаларын изилдейт, кеңири таралган унутууну азайтуу жана начар адаптация стратегияларына басым жасайт. бул домендеги кыйынчылыктар.
Киришүү
Киришүү ар кандай AI тиркемелериндеги LLMлердин маанисин жана бул моделдерди жаңы маалыматтар менен жаңыртуу менен байланышкан кыйынчылыктарды баса белгилейт, айрыкча эсептөө чыгымдары жана жаңы маалыматтардын бөлүштүрүүнүн өзгөрүшүнө байланыштуу ишинин начарлашы .
Негизги жыйынтыктар жана жыйынтыктар
Кагаздын негизги салымдарына окуу ылдамдыгын кайра жылытуу, окуу ылдамдыгын кайра бузуу жана мурунку маалыматтарды кайталоо айкалышы нөлдөн баштап машыгууга окшошөндүрүшкө жетише аларын көрсөтүүнү камтыйт. бириккен маалымат топтомдору**. Бул ыкма ар кандай маалыматтарды бөлүштүрүү нөөмөттөрү боюнча моделдин иштешин сактап же жакшыртып, эсептөө чыгымдарын олуттуу кыскартат.
Фон жана методология
Үйрөнүү ылдамдыгы графиги
Изилдөө окуу процессине жаңы маалыматтарды киргизүүдө окуу ылдамдыгын кайра жылытуу (көбөйтүү) жана андан кийин кайра чиритүү (төмөндөтүү) артыкчылыктарына көңүл буруп, окуу курсунун графигин тууралоонун таасирин изилдейт.
Кайра ойнотуу механизми
"Эсептөө-эквиваленттүү кайра ойнотуу" түшүнүгү жаңы маалыматтарды окутуу процессине мурунку маалыматтарды киргизүү ыкмасы катары киргизилип, жаңы иштетилген маалыматтардын көлөмүн тууралоо жолу менен эсептөө наркынын туруктуу бойдон калышын камсыз кылат.
Эксперименттик орнотуу
Документте колдонулган маалымат топтомдору, сунушталган үзгүлтүксүз алдын ала окутуу стратегияларын сынап көрүү үчүн иштелип чыккан эксперименталдык орнотуулар жана моделдин натыйжалуулугун баалоо үчүн орнотуулар деталдаштырылган. Бул маалыматтар эволюциясынын ар кандай реалдуу дүйнө сценарийлерин имитациялоо үчүн "алсыз" жана "күчтүү" бөлүштүрүү жылыштарынын аралашмасын камтыйт.
Жыйынтыктар
Окуу ылдамдыгынын графигин оңдоо
Эксперименттер жаңы маалыматтарга эффективдүү ыңгайлашуу үчүн окуу ылдамдыгын кайра жылытуу жана кайра ажыроо зарылдыгын көрсөттү, натыйжада бул стратегия жаңы маалыматтарга адаптациялоону тең салмактоого жана мурда үйрөнүлгөн маалыматты сактоого жардам берет деген жыйынтыктар бар.
Кайталоонун ролу
Изилдөө көрсөткөндөй, эски маалыматтардын бир бөлүгүн кайра ойнотуу унутуунун кесепеттерин бир топ жеңилдетет, бул моделге жаңы маалыматтардан үйрөнүп жатканда мурунку милдеттерди аткарууну сактап калууга мүмкүндүк берет.
Масштаб боюнча үлгү аткаруу
Натыйжалар сунуш кылынган стратегиялар ар кандай моделдин өлчөмдөрүндө жана маалыматтарды бөлүштүрүү жылыштарында натыйжалуу экенин көрсөтүп турат, бул LLMлерди үзгүлтүксүз алдын ала окутуу көйгөйүн масштабдуу чечүүнү камсыз кылат.