Continual Learning in Large Language Models: Methods, Challenges, and Opportunities
作者: Hongyang Chen, Zhongwu Sun, Hongfei Ye, Kunchi Li, Xuemin Lin
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-03-13
💡 一句话要点
针对LLM的持续学习综述：方法、挑战与机遇
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 持续学习 大型语言模型 灾难性遗忘 知识集成 终身学习
📋 核心要点
- 现有LLM的静态预训练范式存在灾难性遗忘问题，无法动态适应新知识和任务。
- 论文对LLM的持续学习方法进行了全面综述，涵盖持续预训练、微调和对齐三个阶段。
- 分析了现有方法在知识集成方面的挑战，并指出了LLM持续学习的未来机遇。
📝 摘要（中文）
持续学习(CL)已成为一种关键范式，使大型语言模型(LLM)能够动态适应不断演变的知识和顺序任务，同时减轻灾难性遗忘——这是现代LLM固有的静态预训练范式的关键限制。本综述全面概述了为LLM量身定制的CL方法，围绕三个核心训练阶段构建：持续预训练、持续微调和持续对齐。除了基于排练、正则化和架构的典型分类外，我们还根据其独特的遗忘缓解机制进一步细分每个类别，并对传统CL方法对LLM的适应性和关键改进进行严格的比较分析。在此过程中，我们明确强调了LLM CL与传统机器学习之间的核心区别，尤其是在规模、参数效率和涌现能力方面。我们的分析涵盖了必要的评估指标，包括遗忘率和知识转移效率，以及用于评估CL性能的新兴基准。本综述表明，虽然当前方法在特定领域表现出有希望的结果，但在实现跨不同任务和时间尺度的无缝知识集成方面仍然存在根本性挑战。这项系统性综述有助于不断增长的LLM适应知识体系，为研究人员和从业人员提供了一个结构化框架，以了解语言模型终身学习的当前成就和未来机遇。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLM）在静态预训练后，难以适应不断变化的任务和知识，面临灾难性遗忘的问题。传统的持续学习方法在应用于LLM时，由于规模、参数效率和涌现能力等差异，效果并不理想。因此，需要研究专门针对LLM的持续学习方法，以实现终身学习的目标。
核心思路：论文的核心思路是对现有的持续学习方法进行分类和分析，并探讨其在LLM上的应用。通过对不同方法的遗忘缓解机制进行比较，找出适用于LLM的有效策略。同时，论文还强调了LLM持续学习与传统机器学习的区别，并提出了未来的研究方向。
技术框架：论文将LLM的持续学习分为三个阶段：持续预训练、持续微调和持续对齐。每个阶段都对应着不同的任务和目标。持续预训练旨在使LLM能够持续学习新的知识；持续微调旨在使LLM能够适应新的任务；持续对齐旨在使LLM的输出与人类的意图保持一致。论文对每个阶段的常用方法进行了详细的介绍和分析。
关键创新：论文的主要创新在于对LLM持续学习方法进行了系统的分类和分析，并指出了其与传统机器学习的区别。论文还提出了LLM持续学习面临的挑战和未来的研究方向，为该领域的研究提供了指导。
关键设计：论文对基于排练、正则化和架构的持续学习方法进行了详细的介绍。基于排练的方法通过保存一部分旧数据来缓解遗忘；基于正则化的方法通过对模型参数进行约束来防止遗忘；基于架构的方法通过动态调整网络结构来适应新的任务。论文还对这些方法的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节进行了讨论。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统地整理了LLM持续学习领域的方法，并分析了其优缺点。论文强调了LLM持续学习与传统机器学习的区别，并指出了未来的研究方向。尽管没有提供具体的实验数据，但该综述为研究人员提供了一个全面的了解LLM持续学习的框架。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要持续学习和适应新知识的LLM应用场景，例如智能客服、知识问答、机器翻译等。通过持续学习，LLM可以不断提升其性能和泛化能力，更好地服务于用户。此外，该研究还可以促进LLM在终身学习方面的研究进展，为构建更加智能和可靠的AI系统奠定基础。
📄 摘要（原文）
Continual learning (CL) has emerged as a pivotal paradigm to enable large language models (LLMs) to dynamically adapt to evolving knowledge and sequential tasks while mitigating catastrophic forgetting-a critical limitation of the static pre-training paradigm inherent to modern LLMs. This survey presents a comprehensive overview of CL methodologies tailored for LLMs, structured around three core training stages: continual pre-training, continual fine-tuning, and continual alignment.Beyond the canonical taxonomy of rehearsal-, regularization-, and architecture-based methods, we further subdivide each category by its distinct forgetting mitigation mechanisms and conduct a rigorous comparative analysis of the adaptability and critical improvements of traditional CL methods for LLMs. In doing so, we explicitly highlight core distinctions between LLM CL and traditional machine learning, particularly with respect to scale, parameter efficiency, and emergent capabilities. Our analysis covers essential evaluation metrics, including forgetting rates and knowledge transfer efficiency, along with emerging benchmarks for assessing CL performance. This survey reveals that while current methods demonstrate promising results in specific domains, fundamental challenges persist in achieving seamless knowledge integration across diverse tasks and temporal scales. This systematic review contributes to the growing body of knowledge on LLM adaptation, providing researchers and practitioners with a structured framework for understanding current achievements and future opportunities in lifelong learning for language models.