論文の概要: Towards Real-time Learning in Large Language Models: A Critical Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18311v2
- Date: Tue, 30 Apr 2024 04:58:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 12:57:01.989733
- Title: Towards Real-time Learning in Large Language Models: A Critical Review
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるリアルタイム学習に向けて:批判的レビュー
- Authors: Mladjan Jovanovic, Peter Voss,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにおけるリアルタイム学習の包括的分析について述べる。
継続的な学習、メタラーニング、パラメータ効率の学習、エキスパートの混合学習など、最先端のリアルタイム学習パラダイムを合成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Real-time learning concerns the ability of learning systems to acquire knowledge over time, enabling their adaptation and generalization to novel tasks. It is a critical ability for intelligent, real-world systems, especially when data may be insufficient or difficult to obtain. This review provides a comprehensive analysis of real-time learning in Large Language Models. It synthesizes the state-of-the-art real-time learning paradigms, including continual learning, meta-learning, parameter-efficient learning, and mixture-of-experts learning. We demonstrate their utility for real-time learning by describing specific achievements from these related topics and their critical factors. Finally, the paper highlights current problems and challenges for future research in the field. By consolidating the latest relevant research developments, this review offers a comprehensive understanding of real-time learning and its implications for designing and developing LLM-based learning systems addressing real-world problems.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム学習は、学習システムが時間とともに知識を習得し、新しいタスクへの適応と一般化を可能にする能力に関するものである。
これは知的で現実世界のシステムにとって重要な能力であり、特にデータが不十分で入手が困難である場合である。
本稿では,大規模言語モデルにおけるリアルタイム学習の包括的分析について述べる。
継続的な学習、メタラーニング、パラメータ効率の学習、エキスパートの混合学習など、最先端のリアルタイム学習パラダイムを合成する。
本研究は,これらのトピックから得られた特定の成果とその重要な要因を記述し,リアルタイム学習の有用性を実証する。
最後に,今後の研究の課題と課題について述べる。
最新の研究成果を集約することにより、リアルタイム学習の包括的理解と、実世界の問題に対処するLLMベースの学習システムを設計・開発する上での意義について述べる。
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