大模型预训练数据增量更新策略

大模型预训练数据增量更新的核心在于通过持续注入高质量、低噪声的新增语料，结合参数高效微调（PEFT）或全量重训技术，以低成本解决模型知识滞后问题，2026年主流方案已转向“增量预训练+持续学习”的双轨架构，显著降低算力成本并提升领域适应性，随着生成式人工智能从“百模大战”进入“应用深耕”阶段，静态预训练模型的知……