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Oblio catastrofico

Catastrophic Forgetting

L'oblio catastrofico è la tendenza di una rete neurale a dimenticare improvvisamente ciò che aveva imparato quando viene addestrata su un nuovo compito. Poiché l'apprendimento consiste nel modificare gli stessi parametri condivisi, adattarli a nuove informazioni può sovrascrivere quelle vecchie, cancellando competenze acquisite in precedenza. È come uno studente che, concentrandosi intensamente su una nuova materia, dimentica quasi tutto ciò che aveva studiato prima, perché ha 'riscritto' la stessa memoria invece di aggiungervi. Il fenomeno è particolarmente insidioso nell'apprendimento sequenziale, dove i compiti arrivano uno dopo l'altro.

Definizione

Gestire l'oblio catastrofico è centrale quando si vuole aggiornare o specializzare un modello senza perderne le capacità generali, ad esempio durante il fine-tuning. Tecniche come il ripasso di dati vecchi, la protezione dei parametri più importanti o l'aggiunta di piccoli moduli dedicati aiutano il modello a imparare cose nuove conservando ciò che già sapeva.

Termini correlati

• Apprendimento per trasferimento
• Fine-tuning
• Parametri (Parameters)
• Neural Network
• Pre-addestramento

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

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