馬毅チームによる発見：多様なモダリティの大規模言語モデルの微調整による壊滅的な忘却
馬毅チームは、微調整後の多様なモダリティの大規模言語モデル（MLLM）の壊滅的な忘却を評価するEMTフレームワークを提案しました。実験によると、MLLMを微調整することで、微調整データセットのパフォーマンスは向上しますが、他のデータセットのパフォーマンスは低下することが示されました。微調整プロセスにおいて、MLLMは微調整データセットに関連する幻覚テキストを生成し、元の質問を無視します。この研究は、今後の研究のためのフレームワークとベンチマークを提供しますが、モデル設計とトレーニング手法のさらなる最適化が必要です。馬毅チームは、MLLMにおける壊滅的な忘却を初めて体系的に評価しました。
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