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首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

连续学习(CL)旨在增强机器学习模型的能力,使其能够不断从新数据中学习,而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘:当任务按顺序训练时,新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能,因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。

来自主题: AI技术研报
3465 点击    2024-11-13 16:02
深度揭秘CoT!普林斯顿耶鲁发布最新报告:大模型既有记忆推理、也有概率推理

研究人员通过案例研究,利用大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1,探索了思维链(CoT)提示在解码移位密码任务中的表现;CoT提示虽然提升了模型的推理能力,但这种能力并非纯粹的符号推理,而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。

来自主题: AI技术研报
2625 点击    2024-11-13 09:07
CCS 2024 | 如何严格衡量机器学习算法的隐私泄露? ETH有了新发现

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3592 点击    2024-11-12 16:38