神经网络Transformer架构中的连续学习 定义与动机 连续学习，也称为增量学习或终身学习，是指一个机器学习模型（如基于Transformer的大语言模型）在不忘记已学知识的前提下，持续地、按顺序地从新数据或新任务中学习新知识的能力。其核心动机是克服“灾难性遗忘”——即模型在学习新信息时，对旧知识的性能急剧下降。这对于现实世界中数据动态变化、任务不断涌现的应用场景至关重要，避免了为每个新任务从头开始重新训练的巨大成本。 核心挑战与评估框架 连续学习的核心挑战是如何在“稳定性”（记住旧知识）和“可塑性”（学习新知识）之间取得平衡。其评估通常考虑三个方面：一是模型在新任务上学习后的性能；二是模型在所有已见旧任务上的性能保持情况（衡量遗忘程度）；三是模型对未知未来任务的泛化能力。一种典型设置是按时间顺序将数据流划分为多个任务或数据块，模型依次进行学习。 主要技术方法 为了应对遗忘，研究者提出了多种策略，主要分为三大类： 基于正则化的方法 ：这类方法不存储旧数据，而是在学习新任务时，对模型参数的变化施加约束，使其偏离已学重要参数的程度最小化。例如， 弹性权重合并 会计算每个参数对之前任务的重要性（通常基于损失函数的费雪信息矩阵或梯度），在学习新任务时，对重要性高的参数施加更强的惩罚，防止其被大幅修改。另一种方法是知识蒸馏，将旧模型的输出作为“软标签”来指导新模型训练。 基于动态架构的方法 ：这类方法通过扩展模型容量来适应新知识。例如，为每个新任务分配独立的模型参数子集（如添加特定的任务适配器模块），或者让网络结构（如神经元、路径）随着任务增加而增长。其优点是不同任务间隔离较好，但模型大小可能持续增长，计算效率需要管理。 基于回放/排练的方法 ：这是最直观有效的一类方法。其核心是保留一部分旧任务的代表性数据（称为“经验回放缓冲区”），在学习新任务时，与这些旧数据混合一起训练。这直接向模型提供了复习旧知识的机会。缓冲区管理策略（如选择哪些样本存储、如何采样）是关键。此外，还可以使用生成模型（如GANs）来合成旧数据的近似样本，以节省存储开销。 在Transformer架构中的具体实现与挑战 将连续学习应用于大型Transformer模型时，面临独特挑战和机遇： 参数高效微调的结合 ：由于全参数微调成本高昂且容易遗忘，常将连续学习与 参数高效微调 技术结合。例如，持续地为一系列任务训练 低秩适应 模块，每个任务对应一个独立的LoRA适配器，并冻结原始主干网络。这天然地形成了一种动态架构方法。 提示学习与连续学习 ： 提示工程 和 提示学习 的范式也可用于连续学习。可以为不同任务学习不同的连续提示向量（prompt tokens），并将其存储起来。推理时，根据任务选择对应的提示插入输入中。这同样是一种参数隔离策略。 大模型与知识冲突 ：对于已经预训练了海量知识的超大模型，连续学习新任务时，新知识可能与模型内在的旧知识发生冲突。简单的微调可能不足以覆盖或协调这种深层知识，需要更精细的干预，例如在特定层或注意力头上进行目标明确的编辑。 回放缓冲区设计 ：对于超大模型，即使存储少量原始数据也可能有隐私或存储压力。因此，设计高效的缓冲区采样策略（如基于梯度或影响力的采样），或探索使用模型自身特征来合成回放数据，是重要的研究方向。 应用场景与未来方向 连续学习对于使Transformer模型适应现实世界的流式数据至关重要。应用包括：个人助理持续学习用户偏好与新术语；推荐系统适应用户兴趣漂移；机器人技能库的持续扩展；以及模型在法律、医学等法规和知识快速更新领域的持续进化。未来方向包括：开发更高效、可扩展的算法以应对数百上千个任务序列；探索在预训练阶段就引入连续学习能力；以及研究在任务边界未知或模糊的“在线”连续学习场景下的鲁棒性。