人工智能 （AI） 在不断发展，研究人员一直在寻找改进这些系统学习方式的方法。该领域最近的一项突破是开发了一种新技术，该技术可以帮助人工智能在学习新事物的同时记住旧信息。这个问题被称为灾难性遗忘，一直是人工智能发展的一大障碍。这种称为块扩展的新方法已应用于称为大型语言模型（LLaMA）的复杂AI模型，从而产生了一个名为LLaMA Pro的增强版本。

LLaMA 7B模型已经相当先进，已经升级了额外的层，旨在承担新任务而不会丢失已有的知识。对于旨在持续学习的人工智能系统来说，这是一大步，就像人类一生所做的那样。这项创新背后的研究人员已经对LLaMA Pro AI模型进行了测试，以应对各种编码和数学挑战。结果是相当显着的：该模型不仅掌握了新技能，而且还保持了以前学习的任务的性能。这表明该模型可以有效地处理多个任务。

区块扩展的一个关键方面是新层的仔细添加和特定初始化。这种方法可确保模型专注于学习新信息，而不会中断它已经学习的内容。这种方法值得注意，因为它可能意味着训练大型 AI 模型所需的计算能力和数据更少，这通常是一个资源密集型过程。

LLaMA专业版

“人类通常会在不妥协旧技能的情况下获得新技能;然而，大型语言模型（LLM）则相反，例如，从LLaMA到CodeLLaMA。为此，我们提出了一种新的LLM后预训练方法，并扩展了Transformer模块。我们只使用新的语料库来调整扩展的块，有效地提高模型的知识，而不会发生灾难性的遗忘。在本文中，我们在代码和数学语料库上进行了实验，产生了LLaMA Pro-8.3B，这是一个从LLaMA2-7B初始化的通用基础模型，在一般任务、编程和数学方面表现出色。

LLaMA Pro及其指令遵循对应物（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中实现了先进的性能，展示了优于LLaMA系列中现有的开放模型，以及作为智能代理推理和处理各种任务的巨大潜力。我们的研究结果为整合自然语言和编程语言提供了宝贵的见解，为开发在各种环境中有效运行的高级语言代理奠定了坚实的基础。

这项研究背后的团队对LLaMA Pro模型进行了广泛的测试，其中包括在包括编码和数学问题在内的数据集上训练数千小时。测试证明，该模型不仅能够接受新的挑战，而且不会忘记之前的训练。

LLaMA Pro模型的这一进步及其块扩展技术代表了机器学习领域向前迈出的重要一步。它解决了灾难性遗忘的问题，使人工智能系统更加高效和有效。随着人工智能变得越来越复杂，像这样的创新对于影响我们未来的技术发展至关重要。