Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning
5 months ago
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- 介绍Nested Learning——一种通过将模型视为嵌套优化问题来解决灾难性遗忘的新机器学习范式
- 人脑神经可塑性被强调为持续学习的黄金标准，与当前大语言模型的局限性形成对比
- 传统应对灾难性遗忘的方法需分别处理模型架构和优化算法
- Nested Learning通过将架构与优化统一为互联的多层次学习问题来弥合这一鸿沟
- 概念验证架构'Hope'在语言建模和记忆管理方面展现出卓越性能
- Nested Learning揭示ML模型本质是具有不同上下文流和更新速率的互联优化问题
- 联想记忆概念被应用于训练过程及注意力机制等架构组件
- 基于Nested Learning原理提出的深度优化器和连续记忆系统(CMS)带来显著改进
- Hope架构采用CMS模块实现无限制的上下文学习与自我修改能力
- 实验证明Hope在长上下文任务中具有更低困惑度、更高准确率和更优记忆管理
- Nested Learning为开发具有类人脑持续学习能力的自我改进AI奠定基础