machineheart报道
近日，华南理工大学马千里教授团队在机器学习领域取得了重要成果，他们调研、整理并总结了大语言模型（LLMs）的终生学习（Lifelong Learning）方法及其发展前景，并将其总结为一篇全面且前沿的综述。这篇综述汇聚了200多项相关研究，为AI领域的技术发展提供了新的思路和方向。
综述背景
随着大语言模型在各个领域的广泛应用，如何让这些模型能够连续适应数据、任务和用户偏好的变化，成为了一个关键问题。传统的静态数据集训练方法已无法满足现实世界的动态需求。为此，终生学习（Lifelong Learning）或连续学习（Continual Learning）技术应运而生。
作者团队
该综述的作者均来自华南理工大学马千里教授团队，所在实验室为机器学习与数据挖掘实验室。论文的三位共同第一作者为博士生郑俊豪、硕士生邱圣洁、硕士生施成明，通讯作者为马千里教授（IEEE/ACM TASLP 副主编）。马千里教授团队在Time Series/NLP/Recommendation System等领域取得了显著成果，并在国际权威期刊和学术会议上发表了多篇研究论文。
综述内容
这篇综述从12个场景出发，对大语言模型终生学习方法进行了全面系统的研究。综述的主要贡献包括：
- 新颖分类：引入了一个详细的结构化框架，将有关终生学习的大量文献分为12个场景。
- 通用技术：确定了所有终生学习情况下的通用技术，并将现有文献分为每个场景中不同的技术组。
- 未来方向：强调了一些新兴技术，如模型扩展和数据选择，这些技术在前LLM时代探索较少。
终生学习的发展前景
终生学习技术让大语言模型在其工作寿命中不断学习和适应，在整合新知识的同时保留以前学习过的信息，防止灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。这一技术不仅为AI领域带来了新的研究方向，也为实际应用场景提供了更多可能性。
结语
这篇综述的发布，不仅是对大语言模型终生学习领域的全面梳理，也为未来的研究工作提供了宝贵的参考。随着AI技术的不断发展，终生学习大模型将在更多领域发挥重要作用，为人类生活带来更多便利。
参考文献：
郑俊豪，邱圣洁，施成明，等. 终生学习大模型综述：走向大语言模型的终生学习[J]. arXiv preprint arXiv:2406.06391, 2023.
马千里教授团队个人主页：https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57200723800
机器之心报道：https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-09-01-22-11
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