CaLLM发布非参数适配器路由大模型持续适应框架

Bilge Celik等人正式发布名为CaLLM的大语言模型持续适应框架。该框架旨在解决传统方法中的适应性冲突。 技术层面，CaLLM结合基于度量的元学习与轻量级适配器隔离技术。它通过将输入批次投射到任务无关的嵌入空间，寻找最近原型。 随后，系统利用原型路由机制，将批次直接路由至对应的专用适配器，从而实现零样本任务分配。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。