AI 模型微调后能力退化的参数冻结与增量学习技术 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个在AI模型微调过程中经常遇到的问题：能力退化，以及两种解决该问题的有效技术：参数冻结和增量学习。我们将从问题的本质出发，逐步分析这两种技术的原理、应用场景和具体实现，并结合代码示例进行讲解。 一、问题描述：微调后的能力退化 在预训练模型（Pre-trained Models, PLMs）日益普及的今天，微调（Fine-tuning）已成为将这些强大模型应用于特定任务的标准流程。然而，微调过程并非总是完美。一个常见的问题是：模型在目标任务上表现提升的同时，在原始任务上的能力却有所下降，甚至完全丧失，这就是我们所说的能力退化（Catastrophic Forgetting）。 能力退化的根源在于：微调过程通常会显著改变模型的参数，使其更适应新的数据集和任务。这种改变如果过度，就会覆盖掉模型在预训练阶段学习到的通用知识和能力，导致模型在原始任务上的性能下降。 举例来说，一个在海量文本数据上预训练的语言模型，擅长生成各种类型的文本，理解复杂的语义关系。如果我们用一个相对较小的、特定领域的文本数据集对这个模 …