FG-1-PG-1

자연어 처리 분야에서 FG-1-PG-1 작업은 모델이 단일 엔티티를 학습하는 능력을 중점으로 두고 있습니다. 이 작업은 모델이 처음에 하나의 엔티티를 학습한 후, 이후 연속 학습 단계에서 새로운 엔티티를 차례로 학습하도록 요구합니다. 이러한 접근 방식은 모델이 새로운 지식에 빠르게 적응하고 점진적으로 학습 효율을 높이는 것을 목표로 하며, 특히 동적인 지식 업데이트와 개인화 추천 시스템에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.