HyperAIHyperAI
منذ 9 أيام

لامول: نمذجة اللغة للتعلم اللغوي المستمر

Fan-Keng Sun, Cheng-Hao Ho, Hung-Yi Lee
لامول: نمذجة اللغة للتعلم اللغوي المستمر
الملخص

تُركّز معظم الأبحاث المتعلقة بالتعلم مدى الحياة على الصور أو الألعاب، ولكنها لا تنطبق على اللغة. نقدّم LAMOL، وهي طريقة بسيطة وفعّالة لتعلم اللغة مدى الحياة (LLL) تعتمد على نمذجة اللغة. يُعيد LAMOL تشغيل عينات افتراضية للمهام السابقة دون الحاجة إلى ذاكرة إضافية أو قدرة إضافية على النموذج. بشكل خاص، يُعد LAMOL نموذج لغة يتعلّم في الوقت نفسه حل المهام وإنشاء عينات تدريبية. عند تدريب النموذج على مهمة جديدة، فإنه يُولّد عينات افتراضية للمهام السابقة لاستخدامها في التدريب جنبًا إلى جنب مع بيانات المهمة الجديدة. أظهرت النتائج أن LAMOL يمنع النسيان الكارثي دون أي علامة على التصاعد، ويمكنه أداء خمس مهام لغوية مختلفة تمامًا تباعًا باستخدام نموذج واحد فقط. بشكل عام، يتفوّق LAMOL على الطرق السابقة بفارق كبير، ويتفوّق بفارق لا يتجاوز 2-3% على التدريب المتعدد، والذي يُعتبر عادةً الحد الأقصى لتعلم اللغة مدى الحياة. يمكن الوصول إلى الكود المصدري عبر الرابط: https://github.com/jojotenya/LAMOL.