[논문리뷰] GeRe: Towards Efficient Anti-Forgetting in Continual Learning of LLM via General Samples Replay대규모 언어 모델(LLM)의 연속 학습 시 발생하는 파국적 망각(catastrophic forgetting) 문제를 해결하는 것이 주된 목표입니다. 특히, LLM이 기존의 일반적인 능력과 이전에 학습한 하위 태스크에서의 성능을 동시에 유지하면서 새로운 태스크를 효율적이고 안정적으로 학습할 수 있는 방안을 모색합니다.#Review#Continual Learning#Large Language Models (LLMs)#Catastrophic Forgetting#Replay#Knowledge Distillation#Activation States#Anti-forgetting#Threshold-based Margin Loss2025년 8월 13일댓글 수 로딩 중