南カリフォルニア大学とGoogle Researchは、大規模言語モデルにおける継続学習における壊滅的な忘却問題を解決するための、チャネル式軽量リエンコーディング(CLR)手法を提案しました。
CLR手法は、軽量モジュールを導入することで、各層のチャネル特徴マップを再プログラミングし、モデルが新しいタスクに適応することを可能にします。追加パラメータはわずか0.6%です。
動的ネットワーク方式を採用することで、CLR手法はマルチタスク継続学習を実現し、より優れた性能と柔軟性を提供します。これは、将来の継続学習研究と応用にとって新たな機会をもたらします。