Towards Real-time Learning in Large Language Models: A Critical Review

要約

リアルタイム学習は、学習システムが時間をかけて知識を獲得し、新しいタスクへの適応と一般化を可能にする能力に関係します。
これは、特にデータが不十分または取得が難しい場合に、インテリジェントな現実世界のシステムにとって重要な機能です。
このレビューでは、大規模言語モデルにおけるリアルタイム学習の包括的な分析を提供します。
継続学習、メタ学習、パラメータ効率の良い学習、専門家の混合学習など、最先端のリアルタイム学習パラダイムを統合します。
これらの関連トピックとその重要な要素からの具体的な成果を説明することで、リアルタイム学習への有用性を実証します。
最後に、この論文では、この分野での将来の研究における現在の問題と課題を強調しています。
最新の関連研究開発を統合することにより、このレビューは、リアルタイム学習と、現実世界の問題に対処する LLM ベースの学習システムの設計と開発におけるその意味についての包括的な理解を提供します。

要約(オリジナル)

Real-time learning concerns the ability of learning systems to acquire knowledge over time, enabling their adaptation and generalization to novel tasks. It is a critical ability for intelligent, real-world systems, especially when data may be insufficient or difficult to obtain. This review provides a comprehensive analysis of real-time learning in Large Language Models. It synthesizes the state-of-the-art real-time learning paradigms, including continual learning, meta-learning, parameter-efficient learning, and mixture-of-experts learning. We demonstrate their utility for real-time learning by describing specific achievements from these related topics and their critical factors. Finally, the paper highlights current problems and challenges for future research in the field. By consolidating the latest relevant research developments, this review offers a comprehensive understanding of real-time learning and its implications for designing and developing LLM-based learning systems addressing real-world problems.

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