ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえ智也くん、この論文のタイトル「大規模言語モデルの継続的学習：包括的調査」って何が書いてあるの？すごく興味あるんだけど、難しそう…。
うん、この論文では、大規模言語モデルがどのようにして新しいデータやタスクに適応していくか、そしてその過程で既存の知識をどう保持するかについて研究されているよ。
えっと、破滅的忘却って何？
破滅的忘却は、新しいことを学ぶ過程で以前の知識を忘れてしまう現象のことだよ。特に、モデルが新しいタスクに適応するときに、古いタスクのパフォーマンスが落ちることがあるんだ。
なるほどね！で、どうやってそれを解決してるの？
この論文では、垂直的連続性と水平的連続性という二つのアプローチが紹介されているよ。垂直的連続性は、一般的な能力から特定の能力へとモデルを段階的に適応させること。水平的連続性は、時間や異なるドメインにわたってモデルを適応させることだね。
へー、それで評価はどうやってるの？
評価プロトコルにはいくつかの方法があって、どのようにモデルが新しいタスクを学び、古いタスクをどれだけ保持しているかを測定するんだ。
未来にどんな影響があると思う？
この研究は、AIがより人間のように学習し、適応する方法を模索する一歩となるかもしれないね。特に、教育や医療など、さまざまな分野での応用が期待されているよ。
わあ、AIが先生になったり、お医者さんになる日も遠くないのかな？
そうだね、でもまだ解決すべき課題も多いから、その日が来るにはもう少し時間がかかるかもしれないね。
ふふっ、じゃあ私が卒業する頃には、AIが卒業証書をくれるかもね！
それは…どうかな？でも、面白い考えだね。
要点
大規模言語モデル（LLM）の訓練は静的なデータセットに基づいて行われていますが、動的なデータ分布、タスク構造、ユーザーの好みに適応することが新たな課題となっています。
この問題の主な課題は、モデルの適応と知識の保存のバランスを取ることです。
特定のニーズに合わせて調整されたLLMは、以前の知識領域でのパフォーマンスが大幅に低下することがあります。これは「破滅的忘却」と呼ばれる現象です。
継続的学習（CL）のコミュニティでは広く研究されていますが、LLMの領域では新たな問題として現れています。
この調査では、LLMの継続的学習に関する現在の研究進捗について包括的な概観と詳細な議論を提供します。
継続的学習の二つの方向性、垂直的連続性（特定の能力への連続的適応）と水平的連続性（時間やドメインを超えた連続的適応）について説明します。
LLMの継続的プリトレーニング（CPT）、ドメイン適応プリトレーニング（DAP）、継続的ファインチューニング（CFT）の三段階をまとめます。
LLMの継続的学習の評価プロトコルと現在利用可能なデータソースについて概観します。