Core Concepts
대규모 언어 모델의 실시간 학습은 새로운 지식을 지속적으로 습득하고 이를 통해 다양한 과제에 적응하고 일반화할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 데이터가 충분하지 않거나 얻기 어려운 실제 세계 시스템에 필수적인 능력이다.
Abstract
이 논문은 대규모 언어 모델의 실시간 학습에 대한 종합적인 분석을 제공한다. 지속적 학습, 메타 학습, 매개변수 효율적 학습, 전문가 혼합 학습 등 실시간 학습 관련 최신 패러다임을 정리하고 있다. 이러한 접근법들의 유용성을 구체적인 성과를 통해 설명하고, 향후 연구 과제를 강조한다. 이를 통해 실시간 학습에 대한 종합적인 이해와 실제 문제 해결을 위한 LLM 기반 학습 시스템 설계 및 개발에 대한 통찰을 제공한다.
Stats
대규모 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 처리하여 일반적인 NLP 작업을 수행하는 사전 학습 단계와 특정 도메인의 데이터로 fine-tuning하는 단계로 학습된다.
지속적 학습은 새로운 작업을 효율적으로 학습하면서 기존 작업에 대한 지식을 유지하는 능력을 의미한다.
지속적 학습 방법에는 정규화, 증류, 동적 아키텍처, 메모리 기반 방법 등이 있다.
지속적 사전 학습, 지속적 지시 튜닝, 지속적 정렬 등 LLM의 다양한 학습 전략이 제안되었다.
지속적 학습의 주요 과제는 계산 및 메모리 비용, 개인정보 보호, 서로 다른 학습 전략의 통합 등이다.
Quotes
"실시간 학습은 시간이 지남에 따라 새로운 지식을 습득하고 이를 통해 이전에 보지 못했던 과제를 해결할 수 있는 능력을 의미한다."
"지속적 학습은 새로운 작업을 효율적으로 학습하면서 기존 작업에 대한 지식을 유지하는 능력을 의미한다."
"지속적 학습의 주요 과제는 계산 및 메모리 비용, 개인정보 보호, 서로 다른 학습 전략의 통합 등이다."