圖形持續學習

深度分析

UNIT：結合大型語言模型與結構融合的圖形持續學習新框架

在多媒體圖形資料持續湧入的情境下，UNIT透過首次微調LLM並以不確定感知錨點與結構融合模型，克服語意與拓撲分離與知識不平衡問題，實驗顯示其在五大基準上達到最佳表現。該框架僅在首任務微調LLM，後續任務僅更新分類器，顯著降低計算成本，同時在ACC指標上領先2%至5%不等。