Enhancing Memory Recall in LLMs with Gauss-Tin: A Hybrid Instructional and Gaussian Replay Approach

📄 arXiv: 2508.09510v1 📥 PDF

作者: Iing Muttakhiroh, Thomas Fevens

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

提出Gauss-Tin以解决大语言模型的灾难性遗忘问题

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

关键词: 大语言模型 灾难性遗忘 持续学习 高斯混合模型 重放策略 知识保留 智能助手

📋 核心要点

  1. 灾难性遗忘是大语言模型在学习新信息时丧失旧知识的主要问题，现有方法难以有效解决。
  2. Gauss-Tin通过结合重放策略和高斯混合模型，优化样本选择，并提供指导性信息以增强学习效果。
  3. 实验结果显示，Gauss-Tin在保留指标上比传统方法提高了6%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）取得了显著进展，但灾难性遗忘仍然是一个重大挑战，即模型在学习新信息时会丧失先前获得的知识。持续学习（CL）策略作为解决这一问题的潜在方案，基于重放的技术在保留已学知识方面表现出色。在此背景下，我们提出了Gauss-Tin，这是一种将重放策略与高斯混合模型相结合的新方法，以提高训练过程中样本选择的质量，并辅以指导性信息以促进过去学习的生成。该方法旨在通过战略性地强化重要的过去学习，同时容纳新信息，从而改善LLMs的保留能力。实验结果表明，与传统方法相比，保留指标提高了6%，这表明Gauss-Tin在缓解LLMs的灾难性遗忘方面是一种有效策略。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在持续学习过程中面临的灾难性遗忘问题。现有方法在保留旧知识的能力上存在不足，尤其是在学习新信息时，模型容易遗忘先前的知识。

核心思路：论文提出的Gauss-Tin方法通过将重放策略与高斯混合模型相结合，优化了样本选择过程，并通过指导性信息来增强模型对过去学习的生成能力。这种设计旨在在学习新信息的同时，有效保留重要的旧知识。

技术框架：Gauss-Tin的整体架构包括两个主要模块：首先是高斯混合模型用于样本选择，其次是指导性信息模块用于增强学习过程。模型通过这两个模块的协同作用，提高了知识保留的效果。

关键创新：Gauss-Tin的主要创新在于将高斯混合模型引入到重放策略中，从而提高了样本选择的质量。这一方法与传统的重放策略相比，能够更有效地选择对保留知识至关重要的样本。

关键设计：在关键设计方面，Gauss-Tin采用了特定的损失函数来平衡新旧知识的学习，同时在网络结构中引入了高斯混合模型的参数设置，以优化样本选择的过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，Gauss-Tin在保留指标上相较于传统方法提高了6%。这一显著提升验证了该方法在缓解大语言模型灾难性遗忘方面的有效性，展示了混合模型在动态学习环境中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等需要持续学习的场景。通过提高大语言模型的知识保留能力，Gauss-Tin能够增强模型在动态环境中的适应性和鲁棒性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Despite the significant advancements in Large Language Models (LLMs), catastrophic forgetting remains a substantial challenge, where models lose previously acquired knowledge upon learning new information. Continual learning (CL) strategies have emerged as a potential solution to this problem, with replay-based techniques demonstrating superior performance in preserving learned knowledge. In this context, we introduce Gauss-Tin, a novel approach that integrates the replay strategy with a Gaussian mixture model to enhance the quality of sample selection during training, supplemented by instructional guidance to facilitate the generation of past learning. This method aims to improve LLMs' retention capabilities by strategically reinforcing important past learnings while accommodating new information. Our experimental results indicate a promising 6\% improvement in retention metrics over traditional methods, suggesting that Gauss-Tin is an effective strategy for mitigating catastrophic forgetting in LLMs. This study underscores the potential of hybrid models in enhancing the robustness and adaptability of LLMs in dynamic learning environments.