Continual Pretraining

Continual Pretraining是一种持续学习的方法，通过不断更新模型参数以适应新数据和新任务，旨在提高模型的泛化能力和实时适应性。该方法在动态环境中具有显著优势，能够有效提升模型性能，减少对大规模标注数据的依赖，增强模型的实用性和灵活性。