Continual Learning for Large Language Models: A Survey

最新推荐文章于 2025-05-21 15:58:32 发布
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分类专栏： Survey Paper LLM Training 文章标签： 语言模型 人工智能
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本文综述了大型语言模型（LLM）的持续学习研究，探讨了持续预训练、指令调整和对齐等方法，以及面临的挑战和未来方向。这些技术旨在使LLM能适应新知识并有效更新。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Continual Learning for Large Language Models: A Survey》的翻译。

大型语言模型的持续学习研究

摘要

大型语言模型（LLM）不适合频繁的重新训练，因为其庞大的规模带来了高昂的训练成本。然而，更新是必要的，以赋予LLM新的技能，并使其跟上快速发展的人类知识。本文综述了LLM持续学习的最新研究成果。由于LLM的独特性质，我们将继续学习技术归类为一种新颖的多阶段分类方案，包括持续的预训练、指令调整和对齐。我们将LLM的持续学习与较小模型中使用的更简单的自适应方法以及其他增强策略（如检索增强生成和模型编辑）进行了对比。此外，根据对基准和评价的讨论，我们确定了这项关键任务的一些挑战和未来工作方向。

1 引言

2 前言和分类

3 持续预训练

4 持续指令调整

5 持续对齐

6 基准

7 评估

8 挑战和未来工作

9 结论

持续学习具有至关重要的意

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Continual Learning of Large Language Models: A Comprehensive Survey
c_cpp_csharp的专栏
07-15 1231
有效和高效地将静态预训练的大型语言模型（LLM）适应不断发展的数据分布的挑战仍然是主要的。当为特定需求量身定制时，经过预训练的LLM在先前的知识领域中经常会出现明显的性能下降，这种现象被称为“灾难性遗忘”。尽管在持续学习（CL）领域进行了广泛的研究，但这个问题在LLMs领域呈现出新的表现形式。在本次调查中，我们全面概述并详细讨论了CL背景下LLMs的当前研究进展。
Towards Lifelong Learning of Large Language Models: A Survey
c_cpp_csharp的专栏
07-08 373
随着大型语言模型（LLM）的应用扩展到不同的领域，它们适应数据、任务和用户偏好不断变化的能力变得至关重要。使用静态数据集的传统训练方法不足以应对真实世界信息的动态性质。终身学习或持续学习通过使LLM能够在其操作寿命内持续学习和适应，整合新知识，同时保留先前学到的信息，防止灾难性遗忘来解决这一问题。我们的调查探索了终身学习的前景，根据新知识的整合方式将策略分为两组：内部知识，LLM通过全部或部分训练将新知识吸收到其参数中；外部知识，将新知识整合为维基百科或API等外部资源，而不更新模型参数。
A Comprehensive Study of Knowledge Editing for Large Language Models
qq_53795212的博客
07-25 1375
大型语言模型（LLMs）在理解和生成与人类交流密切相关的文本方面表现出了非凡的能力。然而，一个主要的限制在于训练期间的大量计算需求，这是由于它们的广泛参数化而产生的。世界的动态性质进一步加剧了这一挑战，需要经常更新 LLMs 以纠正过时的信息或整合新知识，从而确保其持续的相关性。请注意，许多应用程序需要在训练后不断调整模型，以解决缺陷或不良行为。人们对高效、轻量级的动态模型修改方法越来越感兴趣。
Raki的读paper小记：Continual Learning of Natural Language Processing Tasks: A Survey
Raki_J的博客
01-06 1597
来自UIC的2022最新NLP持续学习综述，第一次总结了各种任务范式
论文阅读 A Survey of Large Language Models 2
赫凯的博客
04-05 1215
其中，使用LM目标进行预训练似乎可以实现优越的零样本和少样本泛化能力。通过扩展模型大小、数据集大小和总计算量，可以大幅提高随意解码器的性能。由于对编码器-解码器模型的详细调查仍不足，需要更多的研究来分析架构和预训练任务的选择如何影响LLM的能力，特别是对于编码器-解码器架构。除了主要架构外，LLM的详细配置也值得关注。
Arixv 2403 | Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey
画心
04-02 1353
在当前以大型模型和大型数据集为主导的时代，PEFT 作为一种非常有吸引力的方法脱颖而出，可以有效地使模型适应下游任务。该技术通过解决传统全模型微调带来的重大挑战而获得吸引力，传统全模型微调通常对普通用户提出难以满足的计算和数据需求。PEFT 的有效性通常对其超参数敏感，例如适配器瓶颈尺寸、LoRA 秩以及不同附加性 PEFT 层的放置。手动调整这些超参数将花费大量精力。因此，未来的努力可以集中在开发更少依赖手动调整这些参数的方法，或者自动找到最佳的超参数设置。
Instruction Tuning for Large Language Models_ A Survey
wh92674364543的博客
10-05 654
《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》的翻译
【LLM】综述：大语言模型的持续学习
xiangxueerfei的博客
10-07 1898
持续学习具有重要意义，可以定期有效地更新大语言模型，使其与不断变化的人类知识、语言和价值观保持同步。论文展示了大语言模型中持续学习的复杂、多阶段过程，包括持续预训练、指令调优和校准，这种范式比用于小型模型的持续学习更复杂。作为第一篇全面探讨大语言模型中持续学习的综述，论文按学习阶段和信息类型对更新进行分类，深入理解如何在大型语言模型中有效实施持续学习。通过讨论主要挑战和未来工作方向，论文的目标是提供大语言模型持续学习近期发展的全面概述，为更先进和可适应语言模型的开发提供启发。
一时学习一时爽，“持续学习“持续爽
YunTM的博客
11-11 1324
人在学习新知识的时候，能根据之前的知识很快的学习相似的知识，并且能不遗忘从前的知识。而机器，或者更准确一点说神经网络，在学习新任务的同时会出现一些问题——灾难性遗忘问题（catastrophic forgetting），意思是模型学习了新任务的b，而再回去预测旧任务a时发现预测不准确了。因此，针对此现象，需要提出解决方案，以解决灾难性问题，我们将这种方法称之为持续学习（continual learning）
Baklib赋能企业知识资产AI化升级
weixin_51374429的博客
05-18 1669
Baklib作为AI驱动的一站式知识中台，深度融合大数据与智能技术，助力企业实现知识资产数字化升级。通过构建安全可控的多语言知识库体系，帮助百度、京东等500强企业激活沉睡数据，提升60%AI数据准备效率，实现内容智能管理、多场景输出及业务创新，打造可视化AI Ready知识引擎，加速数字化转型进程。
咖啡叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式1468张4类别均为单叶子
FL1623863129的博客
05-17 1180
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["Cercospora","Miner","Phoma","Rust"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。标注数量(xml文件个数)：1468。标注数量(txt文件个数)：1468。
垂直智能体：企业AI落地的正确打开方式
chainso23的博客
05-18 1372
在一次重大投资决策中，这个智能体通过详细的财务模型和风险分析，帮助企业识别了原计划中被忽视的潜在风险，优化了投资策略，最终实现了比预期高的投资回报。上述企业管理与运营领域的成功案例清晰地表明，真正有价值的智能体不是简单地调用模型或拼凑功能，而是通过深度融合领域知识、专业流程和企业特定数据，形成清晰的内部逻辑，最终成为企业决策和运营的可靠助手。高效的垂直智能体需要具备强大的任务记忆能力，能够在多轮交互中保持上下文理解，记住用户的需求和偏好，避免重复询问或提供不一致的回答。
ROS2使用yoloV12，V11，V10，V9，V8，V5等
qq_35598561的博客
05-19 612
ROS2使用yoloV12，V11，V10，V9，V8，V5等
《Python星球日记》 第95天：分布式训练与推理
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
05-19 1242
《Python星球日记》 第95天：分布式训练与推理，今天，我们将探索分布式训练与推理技术，这是解决大规模AI模型训练和部署挑战的关键方法
马尔可夫链（AI、ML）：逻辑与数学的交汇
项目git同名小胡说技书
05-20 894
# 马尔可夫链摘要 马尔可夫链是一种随机过程，其核心特性为"无记忆性"：系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与历史路径无关。通过状态空间和转移概率矩阵，马尔可夫链能够描述系统如何从一个状态变化到另一个状态。这一理论广泛应用于人工智能、自然语言处理和蒙特卡洛方法中。从逻辑学角度看，马尔可夫链体现了确定性规则与不确定性结果的结合，为复杂系统分析提供了强大工具，展示了概率论与逻辑学的深度融合。
飞致云旗下开源项目GitHub Star总数突破150,000个
FIT2CLOUD飞致云的博客
05-20 444
在开源的道路上，我们与用户、与客户共成长。
常见的几种多智能体强化学习算法
最新发布
再来一下！
05-21 174
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。
AI智能分析网关V4烟火检测算法：全功能覆盖，守护工厂/商场/学校等场景消防安全
NVR安防视频技术
05-19 913
随着社会经济发展，频发的火灾事故严重威胁公共与财产安全。传统火灾检测手段存在响应慢、误报高、适应性差等问题，难以满足复杂场景需求。
28 Time-Series Forecasting with Pre-Trained LLMs 29 Machine Learning to learn to read analog gauges 30 Acute Lymphoblastic Leukemia Detection Based on Deep Learning31 Interactive Multimodal Perception using Large Language Models32 Continual Open Set Obiect Recognition 33 Lifelong Model Editing for Large Language Model34 Quantum Embedding for Machine Learning以上的论文题目哪个相对简单容易完成
03-21
<think>好的，我现在需要帮助用户评估他们提供的几个论文题目中哪些相对简单容易完成。首先，我需要回顾用户之前的问题和回复历史。用户之前询问过人工智能专业研究生论文的简单方向，我给出了10个建议，比如预训练模型微调、传统算法优化等，并附带了具体思路和工具。现在用户列出了7个新题目，希望我分析哪些相对容易完成。 首先，我需要逐个分析每个题目的复杂程度。考虑因素包括数据获取难度、技术成熟度、所需资源（如计算资源）、创新点的实现难度以及现有工具和框架的支持情况。 28. 使用预训练LLM进行时间序列预测：时间序列分析通常需要处理结构化数据，而LLM主要擅长文本。可能需要将时间序列数据转换为适合LLM的格式，比如文本描述或特定编码。这方面可能有一些研究，但需要调整模型结构，数据预处理可能复杂，而且LLM的训练成本高，如果没有足够的资源可能困难。 29. 机器学习读取模拟仪表：这涉及到计算机视觉，可能需要收集大量仪表图像，标注数据。传统CV方法或微调现有模型如YOLO、ResNet可能可行。如果仪表类型单一，环境可控，数据获取和标注相对容易，但实际应用中可能有光照、角度等问题需要处理，可能需要较多工程调试。 30. 基于深度学习的急性淋巴细胞白血病检测：医学影像分析通常需要专业的数据集，获取可能困难，涉及隐私问题。需要与医疗机构合作，或者使用公开数据集。模型可能需要较高的准确率，医学领域的模型验证和解释性要求高，可能需要较多领域知识，伦理审查也可能增加复杂性。 31. 使用LLM的交互式多模态感知：多模态融合本身复杂，加上交互性可能需要设计用户交互实验，整合文本、图像、语音等多种输入，实时处理。需要处理多模态对齐问题，技术栈较广，实现和评估难度大，创新点要求高，可能需要较多资源。 32. 持续开放集物体识别：开放集识别要求模型识别未知类别，同时持续学习新类别。这涉及到增量学习和开放集检测的结合，技术上有挑战，需要处理灾难性遗忘问题，设计有效的更新策略，实验设计复杂，需要大量不同阶段的数据集，实现难度较高。 33. 大型语言模型的持续模型编辑：持续编辑需要在不重新训练的情况下更新模型知识，可能涉及参数调整或外部记忆模块。需要深入理解LLM架构，实验可能需要大量计算资源，评估编辑后的模型效果和稳定性，技术较新，研究资料可能较少，实现难度大。 34. 机器学习的量子嵌入：量子机器学习结合了量子计算和传统ML，需要量子计算的基础知识，可能涉及量子算法的模拟或实际量子硬件。目前量子计算资源有限，多数研究停留在理论或小规模实验，实际应用难度大，对数学和物理要求高，适合有相关背景的学生，否则入门困难。 接下来，我需要对比这些分析，找出哪些题目在数据、技术、资源方面门槛较低。例如，题目29如果使用公开的仪表数据集，或者自行收集少量数据，结合已有CV模型微调，可能相对可行。题目28如果有现成的时间序列转换方法和预训练LLM可用，可能可以快速实验，但需注意数据适配。题目30如果公开数据集可用，并且有医学合作方，可能可行，否则数据获取困难。题目34需要量子计算资源，可能最难。 然后，我需要参考之前给用户的建议，比如推荐预训练模型微调、传统算法优化、数据增强等方向。题目28属于预训练模型的应用，但时间序列可能较复杂；题目29属于CV应用，可能属于轻量化部署或传统模型改进；题目30属于医学图像检测，可能数据难但可用公开数据集；而其他题目如31、32、33、34复杂度较高。 最后，需要综合判断，将题目按难度排序，指出哪些相对简单，并给出理由，比如数据易获取、技术成熟、工具支持好等。同时提醒用户注意潜在挑战，比如数据标注、计算资源等。</think>根据技术复杂度、数据获取难度和实现可行性，对您提供的题目进行排序分析如下（从易到难）： --- ### **相对容易完成的题目** #### 1. **29. Machine Learning to learn to read analog gauges（机器学习读取模拟仪表）** - **优势**： - **数据可控**：可自行拍摄仪表图像构建小规模数据集（需标注刻度值），或使用公开工业检测数据集（如[Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com/)中的仪表检测数据） - **技术成熟**：基于YOLOv5/PP-YOLO实现目标检测定位，配合OpenCV进行透视校正和读数解析 - **创新点设计**： - 改进刻度识别：融合霍夫圆检测与传统图像处理算法 - 光照鲁棒性增强：通过随机亮度调整进行数据增强 - **工具推荐**：LabelImg标注工具，PyTorch Lightning框架 #### 2. **30. Acute Lymphoblastic Leukemia Detection Based on Deep Learning（基于深度学习的急性淋巴细胞白血病检测）** - **优势**： - **公开数据集可用**：如[C-NMC 2019](https://competitions.codalab.org/competitions/20395)提供白血病细胞显微图像 - **模型复用性强**：在EfficientNet或ViT上微调分类模型，可快速实现基线性能 - **创新方向**： - 改进困难样本学习：针对细胞形态相似性设计对比损失函数 - 轻量化部署：通过知识蒸馏压缩模型便于临床部署 - **注意点**：需严格验证模型可解释性（如Grad-CAM热力图分析） #### 3. **28. Time-Series Forecasting with Pre-Trained LLMs（使用预训练LLM的时间序列预测）** - **优势**： - **免于模型训练**：直接利用LLM（如GPT-3或LLaMA）的序列建模能力 - **数据格式转换成熟**：将时间序列转化为文本描述（例如："2023年1月: 销量=1200; 2月: 销量=1350..."） - **创新空间**： - 设计时序到文本的编码模板（如引入周期性标记） - 对比传统方法（ARIMA/LSTM）与LLM预测效果 - **工具推荐**：Hugging Face Transformers库 + Darts时间序列工具包 --- ### **中等难度的题目** #### 4. **34. Quantum Embedding for Machine Learning（机器学习的量子嵌入）** - **可行性条件**： - **模拟优先**：使用PennyLane或Qiskit在经典计算机模拟量子嵌入 - **简化任务**：在MNIST/CIFAR-10上验证量子神经网络（QNN）的嵌入效果 - **挑战**：需要量子计算基础理论，实际量子硬件访问困难 #### 5. **32. Continual Open Set Object Recognition（持续开放集物体识别）** - **可实现路径**： - 在CIFAR-100/ImageNet-1K子集上构建增量学习实验环境 - 结合[OWML](https://github.com/sgvaze/osr_closed_set_all_you_need)框架实现开放集检测 - **难点**：需平衡新旧类别知识保留与未知类别拒识 --- ### **高难度题目（慎选）** #### 6. **33. Lifelong Model Editing for Large Language Models（大语言模型的持续编辑）** - **瓶颈**： - 需深入理解LLM权重更新机制（如[MEMIT](https://arxiv.org/abs/2206.06520)方法） - 需构建复杂评估体系（事实一致性、副作用检测） #### 7. **31. Interactive Multimodal Perception using Large Language Models（基于LLM的交互式多模态感知）** - **复杂度来源**： - 需同时处理视觉-语言-动作的实时交互（如机器人场景） - 依赖多模态对齐数据集（如[ALFRED](https://askforalfred.com/)） --- ### **推荐选择策略** 1. **优先选择29/30/28**： - 以**29号题目**为例，完整研究流程： ```mermaid graph TD A[拍摄100张仪表图像] --> B[LabelImg标注指针位置] B --> C[训练YOLOv5检测模型] C --> D[OpenCV透视变换校正] D --> E[HSV颜色空间分割指针] E --> F[角度-数值映射输出] ``` - 创新点可设计为：**"融合语义分割的精细化读数校正"** 2. **避坑建议**： - 避免需要特殊硬件支持的题目（如量子嵌入需真实量子计算机） - 谨慎选择涉及持续学习/多模态交互的方向（实验周期易失控） 3. **工具链参考**： - 29号题目：Ultralytics YOLOv5 + OpenCV + Flask部署 - 30号题目：EfficientNet-B3 + Grad-CAM可视化 + Streamlit交互界面
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