什麼是 知識截止?

讓模型不斷從新資料中學習而不忘記先驗知識的訓練方法。

訓練較小的模型來模仿較大模型的輸出。

建立修改後的訓練範例以提高模型泛化能力的技術。

現實世界輸入資料隨時間的變化可能會降低模型效能。

對特定領域的資料進行持續訓練，以使預先訓練的模型適應特定任務。

模型在訓練集之外的新的、未見過的資料上的表現如何。