通用语言任务上的灾难性遗忘可以通过扩大模型参数量解决
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在通用语言任务上，PaLM-E 存在语言能力的遗忘问题，但可以通过增加参数量弥补。评估了 PaLM-E 在 21 个自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务的通用语言基准上的平均性能。结果表明，经过多模态训练 PaLM-E 在语言能力上存在灾难性遗忘问题，最小（PaLM-E-12B）模型的 NLG 性能相对下降 87.3%。但是该问题可以通过增加模型参数解决，最大模型（PaLM-E-562B）的 NLG 性能仅下降 3.9%。
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