Przedstawiamy Nested Learning: nowy paradygmat ML dla uczenia ciągłego, który postrzega modele jako zagnieżdżone problemy optymalizacyjne, aby poprawić przetwarzanie długiego kontekstu. Nasz model proof-of-concept, Hope, wykazuje poprawę wydajności w modelowaniu języka. Dowiedz się więcej: @GoogleAI