ELLE：提升终身预训练效率与性能的新方法

"ELLE：新兴数据的有效终身预训练" ELLE是一种新兴的数据终身预训练方法，旨在解决预训练语言模型（PLM）在面对不断增长的流数据时的效率和性能问题。传统的PLM通常使用静态数据集进行训练，但现实世界中的数据是动态更新的，比如文学作品、新闻报道和科学论文等。ELLE的目标是让PLM能够持续整合来自不同来源的新信息，以适应数据分布的变化，并保持模型的高效性和泛化能力。 为了实现这一目标，ELLE提出了“功能保留模型扩展”策略。这一策略允许模型在不损害已有知识的情况下，灵活地扩展其结构以适应新数据。通过这个方法，ELLE能够在现有PLM如BERT和GPT的基础上，有效地整合不同领域的流数据，而不必对所有数据进行全面的重新预训练，从而减少了计算成本。 实验在五个不同领域的流数据上对ELLE进行了测试，结果表明，ELLE在预训练效率和下游任务性能上均优于其他终身学习基线。这意味着，即使在资源有限的情况下，ELLE也能让模型保持学习新知识的能力，同时保持对旧知识的回忆，提升了模型的整体性能。 ELLE的实现代码已经开源，可从https://github.com/thunlp/ELLE获取。这一研究对预训练模型的发展具有重要意义，因为它提供了一种更加实用和经济的方法，使PLM能够适应不断变化的数据环境，对于自然语言处理领域的进步有着积极的推动作用。 引入终身学习的概念到PLM中，使得模型能够持续学习和适应新的信息，这对于应对现实世界中的NLP任务尤其重要。例如，随着新事件的发生，新闻数据会持续更新，ELLE可以使模型及时理解和处理这些新出现的话题。此外，科学文献的增加也需要模型能够迅速吸收新的专业术语和概念。通过ELLE，这些挑战可以得到有效的解决，模型的性能和实用性得到显著提升。 ELLE是一种创新的终身预训练框架，它解决了静态预训练模型面临的挑战，提高了对新兴数据的处理效率，并且保持了模型的性能。这一研究为未来NLP领域的发展提供了新的方向，即如何设计更高效、更适应数据变化的智能系统。