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《灾难性遗忘？大模型持续学习与多任务训练方案：平衡任务冲突与知识保留的实战方法》
灾难性遗忘指的是神经网络在学习新任务时，表现出无法有效保留旧任务的能力。换句话说，模型在适应新任务时会忘记之前学到的东西，从而导致原本已经学得很好的任务性能急剧下降。这在深度学习中尤为严重，因为神经网络通常具有较强的任务特定性，它们对于新任务的快速适应可能以牺牲已有任务的表现为代价。大规模模型的持续学习和多任务训练面临的灾难性遗忘和任务冲突问题，需要从模型架构、正则化策略、任务管理等多方面进行综合考虑。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146237229
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