持续学习中虚假遗忘的实时检测和定量分析

本文解决了大型语言模型持续学习中的一个关键挑战：虚假遗忘。它通过引入一个量化框架来描述对齐深度，并将浅层对齐确定为一个关键漏洞，从而超越了定性描述。所提出的框架提供了实时检测方法、专门的分析工具和自适应缓解策略。实验结果表明，识别准确率高，鲁棒性提高，这表明在解决虚假遗忘和促进LLM中更强大的持续学习方面取得了重大进展。这项工作侧重于实用工具和指标，使其对该领域的研究人员和从业人员特别有价值。

• •引入了一个用于分析持续学习中对齐深度的定量框架。
• •提供了用于在训练期间识别浅层对齐的实时检测方法。
• •通过自适应缓解策略，展示了针对虚假遗忘的改进的鲁棒性。