神经网络Transformer架构中的增量学习

1. 基础概念：任务与数据分布的稳定性假设
   传统机器学习通常假设训练数据一次性全部可得，且其分布固定不变。模型在一个静态数据集上训练完毕后部署，学习过程随之终止。然而，现实世界是动态变化的：新任务不断出现（如新的语言翻译对、新的图像分类类别），已有任务的数据分布也可能随时间漂移（如用户语言习惯的变化、新闻话题的演变）。要求模型每次遇到新知识都从头训练，计算成本极高，且不切实际。

2. 核心问题：灾难性遗忘
   当我们尝试让一个已训练好的神经网络模型（例如一个基于Transformer的模型）直接在新任务或新数据上继续训练时，会面临一个关键挑战——灾难性遗忘。模型会快速适配到新数据上，但其权重参数的更新会覆盖掉之前学习到的、关于旧任务的知识，导致模型在旧任务上的性能急剧下降，仿佛“忘记”了之前学会的一切。这是因为神经网络参数是高度交织的、对任务敏感的分布式表示，直接使用基于新数据损失的梯度进行更新，会不可控地改变那些对旧任务至关重要的参数。

3. 增量学习的定义与目标
   增量学习（亦称持续学习、连续学习）旨在使机器学习模型能够从连续到达的数据流中持续学习新知识，同时尽可能保留对以往学过任务的性能。其核心目标是在学习新知识（可塑性） 和保持旧知识（稳定性） 之间取得平衡。在Transformer架构的背景下，这意味着让BERT、GPT等模型能够在不重新训练全部历史数据的前提下，逐步学会处理新任务、新领域或新类别的数据。

4. Transformer架构中增量学习的主要方法
   为了解决灾难性遗忘问题，研究者们提出了多种策略，主要可分为三类：

   • 基于正则化的方法：这类方法不修改模型结构，而是在损失函数中添加额外的正则化项，约束参数更新，使其不要偏离对旧任务重要的方向。
     • 示例：弹性权重巩固：计算旧任务参数的重要性（如通过Fisher信息矩阵），在训练新任务时，对重要性高的参数施加更强的惩罚，限制其改变。
     • 在Transformer中的应用：训练新任务时，在标准损失函数上增加一个正则项，该项会惩罚当前参数与旧任务参数在重要维度上的差异。
   • 基于动态架构的方法：这类方法允许模型结构随着新任务的到来而扩展或调整。
     • 示例：添加适配器：在Transformer的每一层中插入小型、任务特定的前馈网络模块（适配器）。当学习新任务时，只训练这些新增的适配器参数，而冻结原始的Transformer主干参数。这样，旧任务的知识被“锁定”在主干的冻结参数中，新任务通过适配器学习。
     • 示例：渐进式网络：为每个新任务分配一个独立的模型分支或一组参数，并与旧模型的参数通过横向连接进行知识整合。这避免了参数干扰，但模型大小会增长。
   • 基于回放/排练的方法：这类方法通过保留或生成少量旧任务的代表性数据样本，在新任务训练时同时“回放”这些旧样本。
     • 示例：经验回放：维护一个固定大小的存储缓冲区，存储旧任务的部分真实数据。训练新任务时，从缓冲区中采样旧数据，与新数据混合一起训练。
     • 示例：生成式回放：训练一个生成模型（如GAN、VAE）来学习旧任务的数据分布。当学习新任务时，用这个生成模型合成旧任务的伪数据，与真实新数据混合训练。

5. 评估与挑战

   • 评估协议：通常设计一个任务序列（如依次在多个数据集上训练），最终评估模型在所有已见任务上的平均性能。关键指标是新任务上的学习精度和旧任务上的遗忘程度。
   • 主要挑战：
     • 稳定性-可塑性权衡：过分保护旧知识会阻碍学习新知识的能力；过分追求学习新知识又会导致遗忘。
     • 任务边界假设：许多方法假设训练时清楚知道任务切换的边界，但在真实数据流中，边界可能是模糊或未知的。
     • 计算与存储开销：动态架构方法可能使模型变大；回放方法需要存储数据或训练生成模型。
     • 负迁移与干扰：即使避免了灾难性遗忘，新旧任务之间仍可能存在负面的知识干扰。

6. 前沿方向与意义

   • 无任务边界增量学习：研究在任务标识未知或数据流混合情况下的学习策略。
   • 基于Transformer的通用增量学习框架：探索如何将上述方法更高效、更统一地整合进Transformer的预训练-微调范式，例如设计更通用的适配器、更高效的参数隔离机制。
   • 与提示学习、参数高效微调的结合：利用提示调优、LoRA等高效微调技术，它们本身具有参数隔离的特性，为增量学习提供了天然的基础。
   • 意义：使大型Transformer模型能够像生物智能一样，终身学习、不断进化，适应快速变化的环境和需求，是构建真正“通用”且可持续服务的人工智能系统的关键一步。