LLM推論初出 6/6 02:53

タスク非依存の継続学習のためのスパースサブスペース・トゥ・エキスパート共有

Sparse Subspace-to-Expert Sharing for Task-Agnostic Continual Learning

https://export.arxiv.org/api/query2026/6/6

AI要約

LLMの継続学習における「可塑性-安定性ジレンマ」を解決するSETAフレームワークを提案。タスクに依存しない継続学習のため、専門家混合モデル（MoE）をスパースに共有し、タスク固有知識と共有能力を適応的に分離。