KIF: Knowledge Identification and Fusion for Language Model Continual Learning

📄 arXiv: 2408.05200v4 📥 PDF

作者: Yujie Feng, Xu Chu, Yongxin Xu, Zexin Lu, Bo Liu, Philip S. Yu, Xiao-Ming Wu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-09 (更新: 2025-01-23)

备注: This version updates the model name from Task Skill Localization and Consolidation (TaSL) to Knowledge Identification and Fusion (KIF). It is an extension of the ACL 2024 paper titled Continual Dialog State Tracking via Task Skill Localization and Consolidation

💡 一句话要点

提出KIF框架，通过知识识别与融合提升语言模型持续学习能力，解决灾难性遗忘问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 持续学习 语言模型 知识迁移 灾难性遗忘 知识融合 参数高效微调 技能单元

📋 核心要点

  1. 持续学习中，语言模型面临灾难性遗忘问题，即学习新任务时丢失先前知识。
  2. KIF框架通过知识识别和融合，在技能单元层面进行细粒度的知识迁移，避免灾难性遗忘。
  3. 实验表明，KIF在不同规模模型和数据集上均表现出色，有效提升了持续学习性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于语言模型持续学习的新框架，名为知识识别与融合（KIF）。该框架旨在提升知识迁移能力，无需依赖记忆回放。KIF首先基于参数依赖性将模型划分为“技能单元”，实现更精确的控制。然后，采用一种新颖的组级知识识别技术，确定技能单元对于新任务的重要性分布。通过比较不同任务的重要性分布，KIF实施细粒度的知识融合策略，保留特定任务的知识以防止遗忘，并更新共享知识以促进双向知识迁移。实验结果表明，KIF在保留先前知识和在新任务上表现出色之间取得了最佳平衡，并具有良好的泛化性和可扩展性，适用于各种基础模型和参数高效微调方法，且可与记忆回放技术结合使用。在两个持续学习基准上进行的实验，模型参数范围从220M到7B，验证了KIF及其变体在不同设置下的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：语言模型持续学习旨在使模型适应动态的现实场景，而无需完全重新训练。现有的方法通常使用多个参数高效微调（PEFT）模块来获取特定于任务的知识，但这些方法效率低下，并且未能充分利用跨任务的潜在知识迁移。核心问题是灾难性遗忘，即模型在学习新任务时会丢失先前获得的知识。

核心思路：KIF的核心思路是通过识别和融合不同任务之间的知识，从而在学习新任务的同时保留先前任务的知识。它将模型分解为更小的“技能单元”，并确定每个单元对于不同任务的重要性，然后根据这些重要性进行知识融合，从而实现更细粒度的知识管理和迁移。这种方法旨在平衡保留先前知识和在新任务上表现出色之间的关系。

技术框架：KIF框架主要包含三个阶段：1) 技能单元划分：基于参数依赖性将模型划分为更小的技能单元，以便进行更精细的控制。2) 知识识别：使用组级知识识别技术来确定每个技能单元对于新任务的重要性分布。3) 知识融合：通过比较不同任务的重要性分布，实施细粒度的知识融合策略，保留特定于任务的知识，并更新共享知识。

关键创新：KIF的关键创新在于其细粒度的知识识别和融合机制。与现有方法不同，KIF不是简单地为每个任务分配一个独立的PEFT模块，而是通过分析模型内部的参数依赖性，将模型分解为更小的技能单元，并确定每个单元对于不同任务的重要性。然后，根据这些重要性进行知识融合，从而实现更有效的知识迁移和保留。

关键设计：KIF的关键设计包括：1) 技能单元的划分方法，需要仔细考虑参数之间的依赖关系，以确保每个单元都具有一定的功能性。2) 组级知识识别技术的选择，需要能够准确地评估每个技能单元对于不同任务的重要性。3) 知识融合策略的设计，需要在保留特定于任务的知识和更新共享知识之间取得平衡。论文中可能使用了特定的损失函数或网络结构来支持这些设计，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在两个持续学习基准上进行了实验，模型参数范围从220M到7B，验证了KIF及其变体在不同设置下的有效性。具体性能数据和对比基线未知，但摘要表明KIF在保留先前知识和在新任务上表现出色之间取得了平衡，并具有良好的泛化性和可扩展性。

🎯 应用场景

KIF框架可应用于各种需要持续学习的语言模型场景，例如：在线客服、智能助手、内容生成等。通过不断学习新的知识和技能，模型可以更好地适应用户的需求，提供更个性化和高质量的服务。此外，KIF还可以用于构建更加鲁棒和可靠的语言模型，使其能够应对不断变化的环境和挑战。

📄 摘要（原文）

Language model continual learning (CL) has recently attracted significant interest for its ability to adapt large language models (LLMs) to dynamic real-world scenarios without retraining. A major challenge in this domain is catastrophic forgetting, where models lose previously acquired knowledge upon learning new tasks. Existing approaches commonly utilize multiple parameter-efficient fine-tuning (PEFT) blocks to acquire task-specific knowledge, yet these methods are inefficient and fail to leverage potential knowledge transfer across tasks. In this paper, we introduce a novel CL framework for language models, named Knowledge Identification and Fusion (KIF), which boosts knowledge transfer without depending on memory replay. KIF initially segregates the model into 'skill units' based on parameter dependencies, allowing for more precise control. Subsequently, it employs a novel group-wise knowledge identification technique to ascertain the importance distribution of skill units for a new task. By comparing this importance distribution with those from previous tasks, we implement a fine-grained knowledge fusion strategy that retains task-specific knowledge, thereby preventing forgetting, and updates task-shared knowledge, which facilitates bi-directional knowledge transfer. As a result, KIF achieves an optimal balance between retaining prior knowledge and excelling in new tasks. KIF also demonstrates strong generalizability, making it suitable for various base models and adaptable to PEFT methods like LoRA. Furthermore, it offers notable extensibility, supporting enhancements through integration with memory replay techniques. Comprehensive experiments conducted on two CL benchmarks, involving models ranging from 220M to 7B parameters, affirm the effectiveness of KIF and its variants across different settings.