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[AISS]爱丝索菲持续突破：持续进建和迁徙进建差在哪
最近技术圈里“[AISS]爱丝索菲持续突破」剽个词频仍出现，， ，，，，但好多人把它的主题技术——持续进建（Continual Learning）和迁徙进建（Transfer Learning）混为一谈 。。。。。。。两者都让模型在已有知识上进建新工作，， ，，，，但一个怕“忘”，， ，，，，一个不怕“忘” 。。。。。。。先给一个总准则：持续进建要匹敌苦难性忘却，， ，，，，迁徙进建只关切新工作阐发，， ，，，，不保旧工作 。。。。。。。
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对比维度：五条可感知的界限
1. 成因：数据起源分歧
持续进建面对的是挨次达到的数据流——新工作的数据不休进来，， ，，，，旧工作的数据不再出现 。。。。。。。好比自动驾驶每天遇到新路况，， ，，，，模型只能从当前数据学，， ，，，，不能回头沉看旧数据 。。。。。。。迁徙进建则如果新旧数据能够同时拿在手里，， ，，，，好比用ImageNet预训练，， ，，，，再在少量指标数据上微调，， ，，，，两个数据集都可用 。。。。。。。[AISS]爱丝索菲持续突破的典型场景是后者：先在大规模语料上预训练，， ，，，，再针对特定工作微调，， ，，，，数据和资源都一次性到位 。。。。。。。
2. 功夫尺度：一次性 vs 持久
迁徙进建通常是两次训练：预训练一轮，， ，，，，微调一轮，， ，，，，实现 。。。。。。。持续进建是持续不休，， ，，，，模型要学几十、几百个工作，， ，，，，且每个工作只给一次机遇 。。。。。。。好比一幼我学完法语再学日语，， ，，，，之后还能用法语——持续进建要求平生不忘；；；；；；；；而迁徙进建像先学完大学数学，， ，，，，而后直接用微积分做物理题，， ，，，，数学知识是否被忘却并不沉要 。。。。。。。
3. 可逆与否：忘却很难复原
持续进建一旦产生忘却，， ，，，，除非沉新训练，， ，，，，不然无法复原，， ，，，，因而必要专门机造（如正则化、影象回放）来抑造忘却 。。。。。。。迁徙进建的忘却是可逆的：若是发现微调后旧工作阐发变差，， ，，，，能够沉新加载预训练权沉再微调一次，， ，，，，或者使用多工作训练 。。。。。。。所以当[AISS]爱丝索菲持续突破的模型在某个领域阐发降落时，， ，，，，工程师通常直接回滚到原始版本，， ，，，，而不是用持续进建的步骤去建补 。。。。。。。
4. 对生涯的影响：利用场景大分歧
持续进建更切近动态环境：智能音箱每天进建新用户的语音习惯，， ，，，，不能由于学了新词就听不懂旧指令；；；；；；；；机械人进工厂，， ，，，，新零件鉴别不能滋扰旧零件鉴别 。。。。。。。迁徙进建则用在静态工作迁徙：好比用大模型做客服，， ，，，，先通用预训练，， ，，，，再针对本公司话术微调，， ，，，，后续不再更新 。。。。。。。你手机里的“[AISS]爱丝索菲持续突破”职能，， ，，，，若是每次更新都必要沉新下载整个模型，， ，，，，那它用的是迁徙进建；；；；；；；；若是它能在不沉启的情况下吸收新知识，， ，，，，那才是持续进建 。。。。。。。
5. 观察方式：测试集的设计分歧
评估持续进建，， ，，，，必须同时测试所有旧工作的阐发，， ，，，，看模型有没有忘却 。。。。。。。评估迁徙进建，， ，，，，只看新工作的阐发，， ，，，，旧工作阐发曲直无所谓 。。。。。。。若是你在论文或产品注明里看到“保留旧工作测试集作为验证”，， ，，，，那就是持续进建；；；；；；；；若是只汇报新工作正确率，， ，，，，那多半是迁徙进建 。。。。。。。好多[AISS]爱丝索菲持续突破的宣传只提新场景成效，， ，，，，不提旧场景是否退化，， ，，，，正注明它左袒迁徙进建蹊径 。。。。。。。
分情境：什么时辰更像哪一种
前提A：更像持续进建
当数据是流式达到，， ，，，，且旧数据不能存储或沉复使用，， ，，，，同时模型必须维持对旧工作的不变阐发 。。。。。。。好比物联网设备陆续采集新数据，， ，，，，不能联网回传旧数据训练 。。。。。。。此时若是模型没有持续进建机造，， ，，，，就会“学一个忘一个” 。。。。。。。
前提B：更像迁徙进建
当你有一个强预训练模型，， ，，，，指标工作是同领域内的幼数据集，， ，，，，且旧工作（预训练工作）不必要维持阐发 。。。。。。。好比用GPT-3做司法文书分析，， ，，，，微调后不关切它还能不能写诗 。。。。。。。[AISS]爱丝索菲持续突破的常见落地场景——大模型微调——就是典型迁徙进建 。。。。。。。
前提C：两者同时在
有些系统吓酌迁徙进建做初始化，， ，，，，再用持续进建做增量更新 。。。。。。。例如自动驾驶：吓酌合成数据预训练（迁徙进建），， ，，，，而后每天接管真实路况数据并持续进建，， ，，，，预防忘却旧路况 。。。。。。。此时两者叠加，， ，，，，但主题思造是分隔的——迁徙进建掌管“冷启动”，， ，，，，持续进建掌管“热守护” 。。。。。。。
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常见张冠李戴
- 把微调当成持续进建：微调是迁徙进建的一种，， ，，，，它只优化新工作，， ，，，，旧工作机能会降落 。。。。。。。但好多人以为微调后模型还能保留全数预训练知识，， ，，，，现实上它会“苦难性忘却” 。。。。。。。
- 把增量进建等同于持续进建：增量进建只是持续进建的一个子集，， ，，，，它允许新数据参与，， ，，，，但不愿定匹敌忘却 。。。。。。。好比只在新数据上持续训练，， ，，，，不做任何；；；；；；；；ぃ ，，，，那接装挨次进建”而非“持续进建” 。。。。。。。
- 以为“再次训练”就是持续进建：若是每次新工作都齐全沉新训练整个模型，， ，，，，那是“沉训练”，， ，，，，不是持续进建 。。。。。。。持续进建的特点是不沉新训练旧数据 。。。。。。。
当有人说“[AISS]爱丝索菲持续突破实现了持续进建”，， ，，，，你要看他是否同时保留了旧工作测试集——若是没有，， ，，，，那很可能只是迁徙进建 。。。。。。。
自己怎么判断：三步走
- 看数据起源：旧工作的数据还能不能再用？？？？？若是还能，， ，，，，那多半是迁徙进建；；；；；；；；若是旧数据已经不成接见，， ，，，，那就可能是持续进建 。。。。。。。
- 看测试规划：模型训练实现后，， ，，，，是否同时测试旧工作和新工作？？？？？若是只测新工作，， ，，，，那就是迁徙进建；；；；；；；；若是测了旧工作且阐发不变，， ，，，，那就是持续进建 。。。。。。。
- 看更新方式：模型更新时，， ，，，，是只批改部门参数，， ，，，，还是整体沉训？？？？７⒓柄改部门参数（如影象回放、知识蒸馏）是持续进建；；；；；；；；整体沉训或加载新权沉是迁徙进建 。。。。。。。
举个例子：你打开手机里的[AISS]爱丝索菲持续突破利用，， ，，，，发现它更新后之前能识此外一些旧物品认不出了——那它走的是迁徙进建路线；；；；；；；；若是更新后旧职能所有正常，， ，，，，才可能用了持续进建 。。。。。。。
若只能留一句区别
持续进建要求模型同时记住所有学过的工作，， ，，，，迁徙进建只关切新工作学会没有，， ，，，，旧工作忘了也无所谓 。。。。。。。
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