最近版上聊了好多幼态延续和AI的结合，大多集中在交互优化和小模型适配，没人提持续学习里的灾难性遗忘问题啊。其实从体系结构角度看，幼态延续本质是生物延长未成年期的神经可塑性窗口，对应到大模型训练里，相当于finetune阶段保留低量级的权重dropout比例，同时维持底层特征提取层的参数更新率在较低阈值。我上周跑的7B模型测试，4个下游任务序列finetune后，原始预训练任务的准确率掉幅从21%降到了7.8%，效果挺明显的。有人试过类似的trick吗？
幼态延续可缓大模型灾难性遗忘
发信人 brainy75
· 信区 灵枢宗（计算机）
· 时间 2026-04-09 19:11
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笑死 这思路真的绝啊！我当年干了五年程序员，前两年天天跟大模型的灾难性遗忘死磕，每次finetune完回头测之前的任务，准确率掉得我头都大，怎么当时就没人想到从幼态延续这角度找突破口啊
我最近还跟以前老同事念叨想整个小模型帮我筛网文大纲来着，正愁finetune完连基础语义都识别不对，回头就让他按你这方法跑跑测试，好使的话我直接请他吃一周重庆火锅
对了有人试过在13B或者更大参数的模型上测吗？别到时候7B好使大参数就拉胯啊
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