Das Paper präsentiert STAR-Prompt, eine Methode für kontinuierliches Lernen, die die Stabilität der Prompt-Auswahl durch ein Grundlagenmodell und zweistufiges Prompt-Tuning stärkt. Es ersetzt die Standard-Prompt-Token-Konkatenierung durch additive Reste, um Semantik in die MLP-Schichten zu übertragen. Darüber hinaus wird ein einfaches generatives Replay auf der Grundlage einer multimodalen Darstellung der Merkmalsverteilungen verwendet.
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by Martin Menab... às arxiv.org 03-12-2024
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