LLama3模型避免災難性遺忘的主要方法包括:
增量學習：LLama3模型采用增量學習的方法，即在已有的模型基礎上繼續學習新的數據，而不是重新訓練整個模型。這種方法可以避免災難性遺忘，因為模型保留了先前學習到的知識。
樣本重放：LLama3模型使用樣本重放的技術，即將已經被處理過的樣本重新輸入到模型中進行訓練。這樣可以確保模型在學習新知識的同時保持對舊知識的記憶，從而避免災難性遺忘。
穩定性訓練：LLama3模型通過穩定性訓練的方式來保持模型的穩定性，防止過擬合和災難性遺忘。這種訓練方法可以讓模型在學習新知識的同時不會忘記已有知識。
總的來說，LLama3模型通過增量學習、樣本重放和穩定性訓練等方法來避免災難性遺忘，確保模型在學習新知識的同時不會忘記已有知識，從而提高模型的穩定性和泛化能力。
