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When Does Continual Learning Require Learning
यह शोध पत्र तर्क देता है कि बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के लिए निरंतर शिक्षण (कंटीन्यूअस लर्निंग) को स्थानिक और कालिक परिवर्तनों के बीच सक्षमता बढ़ाने के इर्द-गिर्द पुनर्गठित किया जाना चाहिए, जो एक एकीकृत मूल्यांकन प्रोटोकॉल के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि कोई भी एकल विधि सभी परिदृश्यों में उत्कृष्ट नहीं है और इष्टतम रणनीति—चाहे वह मॉडल के भार (वेट्स) को अपडेट करना हो या बाहरी स्कैफोल्डिंग का उपयोग करना हो—मौलिक रूप से पर्यावरणीय परिवर्तन के विशिष्ट पैटर्न पर निर्भर करती है।