LLM継続学習の可塑性-安定性ジレンマ、新フレームワーク「SETA」で克服へ
Fatema Siddika (ファテマ・シディカ) 氏らは2026年6月5日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) の継続学習における長年の課題である「可塑性-安定性のジレンマ」を解決する新しいフレームワーク「SETA (Mixture of Sparse Experts for Task Agnostic Continual Learning)」を発表した。このフレームワークは、知識をタスク固有のエキスパートモジュールに分離することで、既存の課題に対処し、モデルが新たな知識を獲得する際に以前の学習内容を忘却するのを防ぐとされている。