Branch-Tuningは、自己教師学習モデルの継続的学習において、安定性と可塑性のバランスを取る効果的な手法である。従来の手法と比べ、過去の知識の保持と新しい知識の学習のバランスを改善し、実世界の継続的学習シナリオでの性能を向上させる。