腾讯LLaMA Pro大模型：突破大模型微调的知识遗忘难题

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【原文作者】 努力犯错玩AI
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【微 信 号】 gh_7709874d3358

文章摘要

【关 键 词】 大模型微调、Block Expansion、LLaMA Pro、知识遗忘、多任务处理

感谢总结，以下是对文章中重要词语和语句的标记：

1. 引言：大模型微调中的挑战
– 大型语言模型（LLM）的微调在提升模型性能上起着关键作用，但面临知识遗忘的挑战。
– 香港大学的研究团队联合腾讯ARC实验室提出了一种新的微调方法——Block Expansion，并开发了新型模型LLaMA Pro。

2. 微调传统方法的局限性
– 传统的大模型微调方法存在知识遗忘问题，限制了在多任务和持续学习场景下的应用。

3. Block Expansion：一种创新的解决方案
– Block Expansion方法的核心思想是在保持预训练模型参数不变的基础上，增加新的模块来适应新的训练任务。

4. LLaMA Pro模型的构建与特性
– LLaMA Pro模型在LLaMA2-7B模型的基础上增加了8个新模块，使参数量达到83亿，在多个任务上表现出色。

5. LLaMA Pro的实验评测与结果分析
– LLaMA Pro在不同数据集上取得显著进步，尤其在代码和数学推理方面表现突出。

6. 与传统微调方法的对比
– Block Expansion方法与传统的有监督微调方法进行对比，结果显示LLaMA Pro在持续学习和多任务处理能力上优于传统方法。

7. 结论与展望
– Block Expansion方法有效缓解了大模型微调中的知识遗忘问题，LLaMA Pro模型在特定领域任务上表现显著，可能成为替代传统微调方法的新选择。

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