在人工智能领域，大语言模型（LLMs）的持续学习能力是使其能够在动态世界中部署的关键。然而，现有的持续学习（CL）方法往往面临灾难性遗忘和知识转移的挑战。为了应对这些挑战，研究人员提出了各种方法，包括使用参数高效调整（PET）块的学习模块来获取特定任务的知识，以及选择模块来为测试输入选择相应的模型。然而，这些方法通常只关注其中一个挑战，而忽略了两个模块之间潜在的协同作用，以更有效地解决灾难性遗忘和知识转移问题。
为了填补这一研究空白，哈尔滨工业大学和度小满的研究人员在即将到来的ACL 2024会议上提出了一种名为SAPT（共享注意力框架）的创新方法。SAPT旨在通过共享注意学习和选择模块来协调PET学习和选择过程，从而同时解决灾难性遗忘和知识转移的问题。
SAPT的主要思想是建立一个共享的注意力机制，使学习和选择模块能够相互协作，而不是独立工作。通过这种方式，SAPT能够更好地保留先前任务的知识，并将其有效地转移到新任务中。具体而言，SAPT使用共享注意学习和选择模块来指导PET块的学习过程，以确保所获取的知识与选择模块的需求保持一致。这有助于减少灾难性遗忘，因为模型能够更好地记住先前任务的知识，同时提高在新任务上的性能。
为了评估SAPT的性能，研究人员在两个CL基准上进行了广泛的实验。实验结果表明，SAPT在解决灾难性遗忘和知识转移问题方面具有显著优势。此外，当SAPT应用于不同规模的模型（从770M到13B）、不同的模型架构（T5和LLaMA-2）以及未见过的任务时，它始终表现出卓越的性能。
SAPT的提出为解决大语言模型的持续学习问题提供了一种有前途的方法。通过将学习和选择模块紧密地结合在一起，SAPT能够更有效地解决灾难性遗忘和知识转移问题，从而提高模型在各种任务和领域中的性能。
然而，SAPT也存在一些潜在的局限性。首先，尽管SAPT在实验中表现出色，但在实际应用中的效果可能因任务和数据集的不同而有所差异。因此，在将SAPT应用于特定领域或任务之前，需要进行更多的研究和实验来验证其有效性。
其次，SAPT的共享注意力机制可能增加模型的复杂性和计算成本。虽然SAPT在处理大型模型时仍然具有可扩展性，但对于资源有限的应用场景，这可能会成为一个限制因素。因此，在实际部署SAPT之前，需要考虑其对计算资源的需求以及潜在的优化策略。
此外，SAPT的共享注意力机制可能对某些任务或领域不太适用。例如，在某些情况下，独立工作的两个模块可能更适合任务的需求，而共享注意力机制可能会引入不必要的复杂性或干扰。因此，在应用SAPT之前，需要仔细评估其适用性，并根据具体情况进行调整。
