在人工智能领域,大语言模型的灾难性遗忘问题始终是制约其持续进化的阿喀琉斯之踵。当传统训练范式遭遇现实场景中持续涌现的数据流时,OPT模型往往表现出显著的性能退化。本文提出基于动态网络架构的终身学习解决方案,通过建立可扩展的神经元生长机制、弹性知识固化系统和智能梯度路由网络,构建具有自适应进化能力的持
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在人工智能领域,大语言模型的灾难性遗忘问题始终是制约其持续进化的阿喀琉斯之踵。当传统训练范式遭遇现实场景中持续涌现的数据流时,OPT模型往往表现出显著的性能退化。本文提出基于动态网络架构的终身学习解决方案,通过建立可扩展的神经元生长机制、弹性知识固化系统和智能梯度路由网络,构建具有自适应进化能力的持