摘要：这项由哈尔滨工业大学张育南、姜朔然、赵梦晨等研究人员主导的研究发表在《Journal of LaTeX Class Files》第14卷第8期（2021年8月），为大语言模型的持续学习难题提供了突破性解决方案。有兴趣深入了解的读者可以通过论文代码库https:
这项由哈尔滨工业大学张育南、姜朔然、赵梦晨等研究人员主导的研究发表在《Journal of LaTeX Class Files》第14卷第8期（2021年8月），为大语言模型的持续学习难题提供了突破性解决方案。有兴趣深入了解的读者可以通过论文代码库https://github.com/Qznan/GeRe获取完整资料。
当今的人工智能就像一个极其聪明但健忘的学生。它能快速掌握新知识，却常常在学会新技能后忘记之前学过的内容。这种现象在学术界被称为"灾难性遗忘"，是困扰AI研究多年的核心难题。
考虑这样一个场景：你有一个AI助手，最初它能流利地进行日常对话，还具备丰富的常识知识。然后你教它学习医学知识，它很快就能回答各种医学问题。但问题来了——当你再问它一些基本的生活常识时，它却开始胡言乱语，仿佛完全忘记了之前掌握的基础能力。这就是大语言模型在持续学习过程中面临的核心困境。
哈工大的研究团队发现了一个令人惊喜的解决方案。他们提出了一个名为GeRe（General Sample Replay，通用样本回放）的框架，最关键的发现是：只需要一千个从互联网上随机挑选的普通文本，就能让AI在学习新技能的同时保持原有能力不退化。
这个发现颠覆了传统认知。以往的研究认为，要让AI记住旧技能，必须不断收集和存储每个任务的专门样本，这就像一个学生要想记住所学的每门课程，就必须保留每门课的所有笔记和练习题。但哈工大团队发现，只要有一份"通用备忘录"——也就是那一千个普通文本样本——就足够了。
这些普通文本样本就像是AI的"营养均衡餐"。正如人体需要各种营养素来维持健康一样，AI也需要多样化的文本内容来保持其语言理解能力的完整性。研究团队从SlimPajama-627B这个大型文本数据集中随机抽取了一千个样本，这些样本涵盖了各种主题和写作风格，从健身建议到动物百科，从商业描述到技术文档，应有尽有。
更加精妙的是，研究团队不仅仅是简单地让AI重复学习这些样本，而是开发了一种全新的"神经激活状态约束优化方法"，他们称之为阈值边际损失（TM）。这个方法的核心思想是监控AI大脑中神经元的激活状态，确保在学习新任务时这些状态保持稳定。
把这个过程比作调音师调节钢琴。钢琴有很多琴弦，每根弦都有其特定的音调。当钢琴师弹奏不同曲子时，不同的琴弦会被触发。如果某些琴弦的音调发生了漂移，整个钢琴的和声就会变得不协调。TM损失就像一个精密的调音器，它时刻监控着AI"大脑"中每个"琴弦"（神经元）的状态，确保它们在学习新曲子（新任务）时仍然保持原有的音调（激活模式）。
研究团队的实验设计极其严密。他们选择了Llama-3.1-8B这个拥有80亿参数的大语言模型作为实验对象，让它依次学习15个不同的下游任务。这些任务涵盖了情感分析、自然语言推理、文本分类等多个领域，就像让一个学生连续学习语文、数学、物理、化学等不同学科。
实验结果令人振奋。传统的持续学习方法在面对这15个任务时表现得非常糟糕：不使用任何防遗忘措施的基线方法，在MMLU（一个衡量AI常识能力的标准测试）上的得分从66.5分暴跌到38.3分，平均任务表现也从理想的81.0分下降到37.5分。这就像一个原本成绩优秀的学生，在学习新课程后反而连基础知识都忘记了。
但使用GeRe框架的AI表现截然不同。在全参数微调设置下，它不仅将MMLU得分维持在60.7分的高水平，15个任务的平均表现也达到了74.4分。在LoRA（一种参数高效的微调方法）设置下，表现更加出色：MMLU得分保持在66.3分，任务平均表现为64.4分。
这些数字背后蕴含着深刻的意义。GeRe方法证明了一个重要理论：维护AI的通用能力本身就能促进特定任务的表现。这就像一个拥有扎实基础知识的学生，在学习新学科时往往能够触类旁通，表现更加优异。
研究团队还发现了一个有趣的现象。他们通过优化景观可视化技术分析了不同方法在训练过程中的行为。结果显示，GeRe方法具有更好的鲁棒性，就像在崎岖山路上行驶的越野车，它能够在各种复杂地形上保持稳定，而传统方法则像普通轿车，在遇到路况变化时容易失控。
特别值得一提的是，GeRe方法对学习率这个关键参数表现出了惊人的鲁棒性。学习率就像驾驶时的油门，踩得太轻学不到新知识，踩得太重又容易忘记旧知识。传统方法需要精心调节这个参数，稍有不慎就会导致性能急剧下降。但GeRe方法即使在学习率增加3到10倍的情况下，仍能保持稳定的性能表现。
研究团队还通过大量的对比实验验证了TM损失的优越性。他们比较了多种不同的回放策略，包括简单的标签拟合、基于KL散度的逻辑模仿、基于L1/L2损失的特征模仿等。结果表明，TM损失在各种设置下都能取得最佳性能，展现出更好的鲁棒性和泛化能力。
这项研究的意义远超学术范畴。在实际应用中，大语言模型需要不断适应新的领域和任务。比如，一个客服AI可能需要从处理一般咨询逐步扩展到处理技术支持、投诉处理、销售咨询等多个专业领域。传统方法要求为每个新领域专门收集和存储大量训练样本，不仅成本高昂，还面临数据隐私和存储空间的限制。
GeRe方法的出现彻底改变了这种状况。它只需要一次性准备一千个通用文本样本，就能支持模型在任意多个任务上的持续学习。这就像拥有了一把万能钥匙，能够打开所有领域的大门。
从技术实现角度来看，GeRe方法也展现出了极强的实用性。研究团队提供了完整的开源代码和数据，任何研究者或开发者都可以轻松复现和应用这项技术。更重要的是，这种方法不依赖于特定的模型架构或训练框架，具有很好的通用性。
当然，这项研究也有其局限性。一千个样本虽然相对简单，但如何选择这些样本仍然需要一定的技巧。研究团队使用的是随机抽样方法，但在特定应用场景下，可能需要更加精心的样本选择策略。此外，虽然GeRe方法在多个基准测试上表现优异，但在更加复杂和多样化的实际应用中的表现还需要进一步验证。
展望未来，这项研究为大语言模型的持续学习开辟了新的道路。随着AI技术的快速发展，我们有理由相信，未来的AI系统将能够像人类一样，在不断学习新知识的同时保持已有能力，实现真正意义上的终身学习。
说到底，哈工大团队的这项研究不仅解决了一个重要的技术难题，更重要的是，它证明了简单往往比复杂更有效。一千个普通的文本样本，配合巧妙的算法设计，就能让AI获得近乎人类的学习能力。这种"以简驭繁"的智慧，或许正是人工智能发展的正确方向。
Q&A
Q1：GeRe框架具体是怎么工作的？为什么只需要一千个样本？
A：GeRe框架的核心是使用一千个从互联网随机收集的普通文本作为"营养均衡餐"，在AI学习新任务时同时让它复习这些通用样本。这些样本就像维生素，能保持AI的基础能力不退化。之所以一千个就够，是因为这些样本覆盖了足够多样的语言模式和知识领域，能够维持AI神经网络的整体平衡状态。
Q2：阈值边际损失（TM）比传统方法好在哪里？
A：TM损失就像一个精密的调音器，它不是简单地要求AI完全复制旧的输出，而是监控AI大脑中神经元的激活状态，只要这些状态保持在合理范围内就行。这比传统的L1/L2损失更加灵活，避免了过度严格的约束，让AI在学习新知识时有更大的适应空间，同时又不会偏离太远。
Q3：这项技术对普通用户使用AI产品有什么影响？
A：这项技术最直接的影响是让AI产品更加稳定可靠。以后你使用的AI助手在学会新技能后不会忘记基本常识，比如一个AI客服在学会处理技术问题后仍然能够进行正常的日常对话。对AI公司来说，这大大降低了维护成本，因为不需要为每个新功能都收集大量专门的训练数据。
来源：至顶网一点号