大模型微调过程中如何避免灾难性遗忘？

针对银行行业中的大语言模型微调，为了避免灾难性遗忘，可以采用以下数据和技术组合：

1.增量学习：增量学习是一种连续学习的方法，可以在不丢失先前学习的情况下，持续学习新的数据。这种方法可以帮助大模型避免灾难性遗忘，同时提高特定任务的准确性。

2.对抗训练：对抗训练是一种训练模型的方法，通过对抗攻击来提高模型的鲁棒性。这种方法可以帮助大模型在处理特定任务时更加稳健，从而避免其他能力的丧失。

3.数据增强：数据增强是一种通过对原始数据进行变换来生成新数据的方法。这种方法可以帮助大模型更好地适应不同的任务，同时避免灾难性遗忘。

4.迁移学习：迁移学习是一种将已经学习的知识应用于新任务的方法。这种方法可以帮助大模型在处理新任务时更快速地学习，同时避免其他能力的丧失。

综上所述，以上数据和技术组合可以帮助大模型在处理特定任务时提高准确性，同时避免其他能力的丧失，对于银行行业处理多业务功能需求有很大意义。